【北斗】具身智能数据算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在具身智能领域深耕，从算法工程师成长为技术专家或科学家，主导核心算法方向
• 向技术管理方向发展，带领团队攻克前沿难题，推动项目商业化落地
• 依托美团海量场景和北斗计划资源，快速积累行业影响力，成为具身智能领域的领军人物
• 设计并构建大规模具身数据采集体系，包括真机操作和第一人称数据，为模型训练提供高质量数据
• 基于美团真实业务场景（无人机/机器人），研发基于人类反馈的强化学习和示范学习算法，推动技能快速迭代
• 建立系统化的评测体系，评估模型的任务成功率和泛化能力，并根据反馈优化模型
• 参与前沿学术研究，发表高质量论文，探索具身智能的关键科学问题
• 扎实的计算机科学、机器人学或人工智能背景，在机器人、计算机视觉、多模态大模型或强化学习至少一个方向有深入研究
• 强大的工程和代码能力，能独立完成从研究到落地的全链路开发，熟练使用AI工具
• 有顶级期刊/会议（如CVPR、ICRA等）论文发表经验，具备学术研究能力
• 有机械臂、移动机器人或无人机等真机部署和实际操作经验

申请策略

• 在申请材料中体现对美团无人机业务和具身智能方向的热情，展示与之相关的项目经验
• 了解美团北斗计划的定位，突出自己的学术潜力和创新意识
• 突出在机器人、强化学习或计算机视觉方向的研究成果，尤其是顶级论文和真机部署经历
• 强调工程能力，如独立开发全链路系统、使用AI工具解决复杂问题的案例
• 展示对具身智能领域的深入理解，如对Scaling Law、数据闭环等概念的思考
• 熟悉大规模深度学习框架（如PyTorch）和仿真工具（如Isaac Sim），进行实战练习
• 补充强化学习、模仿学习等相关知识，了解RLHF在机器人中的应用

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经历，突出你的贡献和思考
• 对于技术问题，先阐述理论基础，再结合实际经验给出具体方案，展示工程思维
• 对于开放性问题，展示对领域的理解深度和创新想法，同时保持务实态度
• 请介绍你参与过的一个机器人项目，包括数据采集、模型训练和真机部署的全流程
• 如何设计一个针对机械臂操作任务的数据收集方案？你认为数据质量和数量哪个更重要？
• 你如何理解具身智能中的Scaling Law？请举例说明
• 你过去的研究中使用了哪些强化学习算法？对于机器人控制任务，你如何设计reward function？
• 你对美团无人机业务有哪些了解？认为具身智能技术可以如何应用在无人机配送中？