小米 – 足式机器人运动控制算法工程师 职位分析和面试指导

职位描述：

1、开发基于机器学习的机器人控制策略，并与传统控制方法互补；
2、负责算法策略的训练与移植部署，实现算法sim2real在机器人实机上落地应用；
3、持续跟踪国内外前沿研究成果，并进行相关算法复现。

职位要求：

1、硕士及以上学历（海外名校优先），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，有相关足式机器人传统控制经验更优；
2、具有强化学习相关项目研究经验，熟悉Mujoco、Pybullet、Isaac Gym等机器人仿真平台，熟悉Linux、ROS等操作系统；
3、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；
4、扎实的C++、python编程能力；
5、数学基础扎实，具有较强的学习与研究能力；
6、熟悉大模型理论者优先；

招聘部门：

小米

工作地点：

北京市 ID：A233922

面试建议：

小米的足式机器人运动控制算法工程师职位是一个高度专业化的岗位，它要求候选人不仅要掌握传统的机器人控制技术，更要精通强化学习算法在实际机器人应用中的实现。这个岗位的特殊之处在于它强调算法从仿真环境到实体机器人的落地能力，也就是业内常说的sim2real技术。这意味着面试官会特别关注你在机器人仿真平台的使用经验，以及你如何解决仿真与实机差异问题的实际案例。 在准备面试时，你需要重点准备三个方面：一是强化学习算法的实际应用案例，特别是你在项目中如何选择和调整算法的经验；二是机器人仿真平台的操作细节，最好能准备一些你在使用Mujoco或Pybullet时遇到的具体问题及解决方案；三是编程能力的体现，特别是C++和Python在机器人控制中的实际应用。建议你准备一个完整的项目案例，展示你从算法设计到实机部署的全流程经验，这将是打动面试官的关键。同时，如果你有大模型相关的经验，即使不多，也值得准备一些基础知识的阐述，因为这可能是加分项。