职位描述：
1. 参与机械臂针对物流场景的复杂操作技能学习的算法研究和测试，负责前沿人工智能算法与机器人物理操作结合相关的研究；
2. 与团队配合完成数据集的收集与整理，设计和改进模型架构，独立完成模型优化和参数整定，并训练模型；
3. 参与具身智能大模型开发，包括LLM或VLM多模态大模型的数据构建、训练、测评及部署工作
4. 负责将具身智能大模型应用到工业机械臂的感知、决策规划和控制系统重，完成机械臂交互、抓取、拣选等物流功能业务。
职位要求：
1. 具有机器人、计算机、人工智能、自动化等相关专业硕士研究生及以上学历。
2. 探索机器学习在具身智能领域应用，产出有影响力的工作
3. 掌握机器学习相关基础知识，熟悉强化学习、模仿学习、示教学习、自监督学习等方向者优先。
4. 具有一定的任务规划基础，对PDDL，POMDP，决策树，知识图谱等相关知识有了解者优先。
5. 有isaac sim, isaac gym, webots和mujoco等仿真环境使用经验；
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
招聘部门：
京东
工作地点：
北京
注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。
面试建议：
京东这个算法开发工程师岗位非常聚焦于具身智能与物流机械臂的结合应用，这在当前AI行业中属于前沿且垂直的领域。不同于普通的算法工程师岗位，它特别强调从大模型训练到物理世界落地的完整能力链条。面试官最看重的会是你在机器人操作算法和具身智能这两个交叉领域的独特经验，尤其是能否证明自己既懂算法原理又能解决实际物流场景中的机械臂控制问题。那些只具备纯算法背景或只做过机器人控制的候选人可能会在这里遇到挑战。
准备这个面试时，你需要重点准备三方面的案例：首先是具身智能大模型相关的项目经验，特别是LLM/VLM在物理系统中的部署案例；其次是机械臂控制的具体问题解决经历，比如如何优化抓取成功率这类物流场景中的痛点；最后是仿真平台的使用心得，这是证明你研究能力的重要依据。面试时可能会遇到大量场景假设题，比如’如果机械臂在分拣异形物品时失败率升高，你会从哪些算法层面进行改进’这类问题。建议提前梳理好STAR法则的应答框架，并准备1-2个展示你跨领域解决问题能力的完整项目故事。记得在技术讨论中要自然融入对京东物流业务的理解，这能体现你客户为先的价值观。
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