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小米
机器人具身智能算法研究实习生-2027届
立即应聘

机器人具身智能算法研究实习生-2027届

发布于 大约 17 小时前

实习/见习

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
强化学习
机器人
模仿学习
VLA
ROS
具身智能
Isaaclab

AI 估算 · 6k–8k

实习岗位,小米北京,硕士实习生薪资约6000-8000元/月,技术前沿但市场竞争力一般

职位详情

关于这个职位

该职位是小米的机器人具身智能算法研究实习岗,专注于灵巧操作、多模态融合和仿真环境开发

你将参与前沿算法研发,使用强化学习、模仿学习等技术,适合对机器人操作有热情的研究生

最低要求

计算机/机器人相关专业硕士及以上学历,博士优先

有视觉-触觉开发经验
有使用mujoco/issaclab仿真环境的经验
掌握但不限于强化学习、模仿学习、VLA等主流AI技术方向
熟练掌握C/C++/Python等常用编程语言,有ros机器人系统使用经验
有机器人抓取、操作相关领域的算法研发以及项目落地经验、有机器人仿真平台使用经验者优先
有相关竞赛经验或者在机器人领域全球顶会/顶刊发表过相关论文者优先

工作职责

基于人类数据的具身灵巧操作算法研究与开发

视觉-触觉-本体多模态信息融合下的长序列双手灵巧抓取操作研究
灵巧手视触觉融合精细抓取系统
基于WAM的类人操作模型开发

AI 洞察

优缺点分析

  • 接触具身智能前沿技术,积累多模态融合和灵巧操作实战经验
  • 小米作为头部科技公司,平台资源丰富,技术氛围浓厚
  • 实习期间可参与顶会论文发表和竞赛,提升学术影响力
  • 算法岗成长空间大,未来可转向机器人、自动驾驶等高薪领域
  • 技术难度高,需要扎实的理论和动手能力,入门门槛较高
  • 项目周期可能较长,算法调试和实验验证耗时
  • 实习岗位竞争激烈,对论文和项目经验有一定要求
  • 适合对机器人操作有浓厚兴趣、具备扎实AI基础的研究生,尤其是希望深耕具身智能领域的同学

角色解读

  • 从实习生转正为正式算法工程师,深入具身智能领域
  • 成长为机器人灵巧操作方向专家,主导前沿技术攻关
  • 有机会晋升为技术团队骨干或研发负责人,参与核心产品落地
  • 研发基于人类示教数据的灵巧操作算法,实现机器人精细抓取
  • 融合视觉、触觉等多模态信息,开发长序列双手操作策略
  • 搭建灵巧手视触觉融合系统,并进行仿真与真实环境验证
  • 基于WAM平台开发类人操作模型,推动算法落地
  • 扎实的机器人和计算机视觉基础,熟悉强化学习、模仿学习等AI技术
  • 熟练使用Mujoco、Isaac Lab等仿真环境,以及ROS系统
  • 精通C++/Python编程,有实际机器人抓取操作项目经验
  • 具备多模态信息融合和灵巧手操作的研究能力

申请策略

  • 申请时附上个人项目GitHub链接或技术博客,增加说服力
  • 关注小米机器人团队的公开研究成果,在面试中展示对业务的了解
  • 突出机器人抓取或灵巧操作相关项目,尤其是使用仿真环境的经历
  • 强调多模态融合(视觉-触觉)或强化学习/模仿学习的科研成果
  • 列出ROS、Mujoco/Isaac Lab等工具的使用经验,以及C++/Python编程能力
  • 如果有顶会论文或竞赛获奖,放在显眼位置
  • 提前熟悉Mujoco或Isaac Lab仿真环境,练习灵巧手操作任务
  • 补充多模态融合(如视觉-触觉)相关知识,阅读相关前沿论文

面试指南

  • 用STAR法则描述项目:情境、任务、行动、结果
  • 对比不同技术方案时,从适用性、复杂度、效果等角度分析
  • 结合具体代码或论文细节,展示深度理解
  • 请介绍一下你做过的一个机器人操作项目,包括使用的算法和仿真环境
  • 视觉-触觉融合在灵巧抓取中如何实现?请举例说明
  • 强化学习和模仿学习在具身操作中的优缺点分别是什么?
  • 你在使用Mujoco/Isaac Lab时遇到过哪些问题?如何解决的?
  • C++和Python在机器人开发中各自的适用场景是什么?

匹配度报告

71
综合匹配度

大厂前沿算法实习,技术含金量高,但工作强度和生活平衡不确定。

适合人群
适合追求技术成长、愿意投入时间学习前沿知识的研究生,对薪资和WLB要求不高者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展95
工作生活50
使命价值80

薪资福利匹配

60中等

实习薪资市场中等,小米作为大厂福利尚可,但实习岗位无长期稳定性保障。

薪资信号未披露 (6K-8K/月)

成长发展匹配

95较高

处于机器人具身智能前沿,技术栈新且深度强,能极大提升研发能力,是极佳的发展机会。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、模仿学习、VLA、多模态融合、灵巧操作、ROS
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

仅现场办公,北京通勤成本高,JD未提及WLB,实习可能面临较大压力。

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)

使命价值匹配

80较高

具身智能是高速增长赛道,对社会有潜在正面影响,但JD未强调使命感。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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