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具身智能算法工程师（EgoCentric方向）-觅蜂子公司
立即应聘

具身智能算法工程师（EgoCentric方向）-觅蜂子公司

发布于 大约 8 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Neurips
Pytorch
Tensorflow
三维视觉
位姿估计
具身智能
扩散模型
自回归模型
Egocentric

AI 估算 · 35k–70k

具身智能前沿方向，技术难度高，公司B轮中大型企业，上海地区，薪资竞争力强，预估月薪区间3.5-7万。

职位详情

关于这个职位

该职位专注于EgoCentric具身智能算法的研究与落地，涉及自我中心视角下的视频生成、手物交互、三维场景理解等前沿方向

你将与团队合作探索感知-决策-执行闭环，并在顶级会议发表论文
适合具备扎实生成模型和三维视觉基础、有志于推动物理AI发展的研究型人才

最低要求

拥有计算机科学、人工智能、机器人、自动化、数学等相关领域的硕士或博士学位

深刻理解具身智能AI算法的基本原理，熟练掌握扩散模型、自回归模型、流模型等至少一种生成范式，数学基础扎实
熟悉EgoCentric视觉、三维视觉、位姿估计、手物交互感知等泛化性强的算法，在相关方向有过深入的研究实践
具备优秀的编程能力，熟练使用Python，精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
具有较强的创新意识和独立研究能力，能够主动发现并定义有价值的研究问题，同时具备良好的团队合作与沟通能力

工作职责

研究具身智能算法在EgoCentric具身智能领域的应用，探索自我中心视角下的视频生成、交互式世界模型、人-物体-场景联合建模等新型算法框架与技术方案

设计并实现EgoCentric具身感知与交互算法，解决第一人称视角下的三维场景理解、手物交互位姿估计、长序列任务规划与灵巧操作等核心挑战，并推动算法在可穿戴设备或实体机器人上的验证与落地
跨团队紧密合作，共同攻克EgoCentric具身智能中的感知-决策-执行闭环问题
参与高质量研究论文研究，在CVPR、ICCV、ICML、NeurIPS、ICLR、RSS等顶级会议或期刊上发表研究成果，并积极参与国际学术合作与技术分享

优先资格

有大规模数据处理与分布式训练经验者优先

以第一作者或主要贡献者在CVPR、ICML、ICLR、NeurIPS、ICCV、ECCV、RSS等机器学习和计算机视觉顶级会议或期刊上发表过论文者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 处于具身智能最前沿的研究方向，技术壁垒高，成长空间大
  • 公司为行业领先的机器人企业，平台资源丰富，有GPU集群和实验条件支持
  • 鼓励发表顶会论文，有助于建立学术声誉，职业发展路径清晰
  • 研究方向难度大，需要扎实的数学和编程基础，初期学习曲线陡峭
  • 行业竞争激烈，顶尖高校和公司都在布局，论文发表要求高
  • 该职位适合在计算机视觉或机器人领域有深入研究、热爱前沿技术、追求学术成就的博士或硕士，能接受高强度和不确定性

缺点 / 挑战

  • 算法落地验证周期长，可能面临实验结果不达预期的压力

角色解读

  • 从算法研究员到技术专家，深入具身智能领域的核心算法研发
  • 可向技术负责人或团队Leader方向发展，带领团队攻克技术难题
  • 通过顶会论文积累学术影响力，成为领域知名研究者，或转向机器人产品落地
  • 研究EgoCentric视角下的视频生成、交互式世界模型等新型算法，推动具身智能算法创新
  • 设计并实现三维场景理解、手物交互位姿估计等核心算法，并在可穿戴设备或实体机器人上验证落地
  • 跨团队协作，解决感知-决策-执行闭环问题，并在顶级会议发表高质量论文
  • 扎实的生成模型基础，如扩散模型、自回归模型、流模型等，能够灵活运用并改进
  • 熟悉EgoCentric视觉、三维视觉、位姿估计、手物交互等方向，有深入研究经验
  • 优秀的编程能力，熟练使用Python及PyTorch/TensorFlow框架，有大规模数据处理或分布式训练经验者优先

申请策略

  • 在求职信中强调对具身智能的热情和独立研究能力，最好附上GitHub或论文链接
  • 了解觅蜂科技在数据平台方面的独特定位，面试时可讨论数据驱动对算法的作用
  • 突出在CVPR/ICCV/NeurIPS等顶会的论文发表经历，特别是第一作者论文
  • 详细描述EgoCentric或三维视觉相关项目，体现对扩散模型等生成范式的实际应用能力
  • 展示大规模数据处理或分布式训练经验，以及开源贡献或竞赛奖项
  • 系统复习扩散模型、自回归模型、流模型的数学原理和代码实现，如DDPM、Stable Diffusion等
  • 熟悉EgoCentric数据集和评测基准，如EPIC-Kitchens、HOI4D等，动手复现相关论文
  • 补强三维视觉基础，如SfM、NeRF、3D重建等，并掌握PyTorch3D等工具

面试指南

  • 对于算法原理问题：先概述核心思想，再分步骤描述关键公式或流程，最后提出现有局限和你的改进思路
  • 对于项目经验问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出你的贡献和具体技术细节
  • 对于开放性问题：先梳理主流方法，再对比优劣，最后给出个人见解或未来方向
  • 请详细解释扩散模型的训练和采样过程，以及如何将其应用于EgoCentric视频生成
  • 描述一个你解决过的EgoCentric视觉或三维感知问题，涉及哪些算法和挑战
  • 如何在第一人称视角下进行手物交互的位姿估计？谈谈你了解的现有方法和局限性
  • 你如何看待具身智能中感知-决策-执行闭环？可以举例说明
  • 你有在大型数据集上训练模型的经历吗？如何优化训练速度和稳定性？

职位点评

67
综合评分

前沿具身智能研究岗，技术成长空间极大，但工作强度高，WLB一般。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
最适合追求技术前沿和学术成就、愿意投入高强度研究的发展型求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活40
使命价值80

薪资福利

60中等

JD未提及具体薪资和福利，但B轮中大型企业且为前沿热门方向，薪资水平应有竞争力，稳定性中等。

薪资信号未披露（AI估算：35K-70K/月）

成长发展

90较高

工作内容为具身智能前沿算法，有顶会发表机会，技术成长空间极大，创新性强。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈EgoCentric、扩散模型、自回归模型、流模型、三维视觉、PyTorch、TensorFlow
成长机会参与高质量研究论文研究、顶级会议或期刊上发表研究成果
业务类型ambiguous

工作生活

40较低

要求现场办公，上海，未提弹性工作或WLB，可能强度较大。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

80较高

投身具身智能前沿领域，推动物理AI发展，行业前景广阔，社会价值较高。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号打造具身智能数据的'平台型供给'基础设施
创新程度开拓性创新（行业首创）

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