2026 Intern(3 months)-Robotics Tech Engineer

优缺点分析

角色解读

• 实习后有机会转正为正式员工，进入高通机器人团队
• 向机器人算法工程师、具身智能研究员方向发展
• 积累前沿技术经验，未来可进入顶尖AI或机器人公司
• 探索VLM/LLM智能体或VLA模型在人形机器人中的应用，进行算法研究与实验
• 参与模型训练、微调与部署，基于高通平台实现具体功能
• 研究全身控制技术，实现机器人在复杂环境中的运动控制
• 跟踪全球前沿技术趋势，提出创新性解决方案
• 熟悉机器学习、深度学习基础，特别是多模态大模型（VLM/LLM/VLA）
• 具备仿真环境使用经验，如Isaac Lab、MuJoCo等
• 扎实的数学基础与编程能力（Python）
• 了解机器人学基础，如运动控制、模仿学习等

申请策略

• 在简历中明确表达对某个方向（Agentic AI/VLA/WBC）的兴趣和准备
• 关注高通机器人平台相关技术博客，在面试中展现对公司的了解
• 突出机器人或AI相关项目经历，特别是涉及仿真或部署的经验
• 强调对多模态模型、强化学习或运动控制的理解与实践
• 展示扎实的数学基础（如线性代数、优化）和编程能力（Python）
• 提前学习VLM/LLM微调技术或Isaac Lab仿真平台的使用
• 复习模仿学习与强化学习基础知识，动手实现简单算法

面试指南

• 先明确问题涉及的技术概念，然后结合自身经验分步骤阐述
• 对于算法问题，从目标、方法、实验结果和局限性四个方面回答
• 对于项目问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）
• 请解释VLM模型如何工作？如何将其应用于机器人控制？
• 你在仿真平台上做过什么项目？遇到过哪些挑战？
• 描述一种模仿学习算法，并说明其优缺点
• 你对人形机器人全身控制有什么理解？
• 如何针对高通平台优化模型推理性能？