职位描述：
1、参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化；
2、设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能；
3、推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施；
4、紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累。”
职位要求：
1、硕士及以上学历，机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等专业，理论功底深厚，有机器人、机械臂、自动驾驶、大模型从业经历者优先；
2、掌握机器人操作快慢双系统设计理念（VLM+VLA），掌握相关ACT/Diffusion Policy/RDT/Pi0等基础算法，有相关GROOT、AgiBot GO1、Helix等模型实施经验者优先；
3、在多模态模型、自监督学习、迁移学习、强化学习、知识蒸馏、CoT等方向具备 SOTA 项目经验或具备坚实知识基础；
5、具有强化学习相关项目研究经验，熟悉Mujoco、Pybullet、Isaac Sim/Gym等机器人仿真平台，熟悉Linux、ROS等操作系统；
6、掌握主流强化学习算法如DQN、PPO、DDPG、SAC等主流算法，熟悉Pytorch、TensorFlow机器学习框架；
7、扎实的Python、C++编程能力，熟悉Pytorch、TensorFlow机器学习框架，掌握规范 git 工作流；
8、有创新的想法，乐于接受技术挑战，具备相关英文读写能力
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市 ID：A57727
面试建议：
具身智能算法研究员是一个高度专业化的职位，小米在招聘时特别注重候选人在机器人操作快慢双系统设计、强化学习以及多模态学习方面的实际经验和技术深度。这个职位不仅要求理论功底扎实，更需要具备将算法应用到实际机器人场景中的能力。面试官会特别关注你在GROOT、AgiBot GO1、Helix等模型上的实施经验，以及你在机器人仿真平台上的实操能力。 在准备面试时，建议你重点复习机器人操作快慢双系统设计理念和相关算法，准备几个你在强化学习和多模态学习方面的成功案例。同时，要准备好展示你在机器人仿真平台上的实际经验，包括遇到的问题和解决方案。由于这个职位强调创新和前沿技术的应用，你还需要准备一些你对具身智能领域未来发展的见解。记得带上你的项目代码或演示视频，这能大大增加你的说服力。