上海电气
具身智能工程师（27届实习）
具身智能工程师（27届实习）
发布于 7 天前实习/见习
实习生仅现场办公具身智能
具身智能
Hdf5
Minio
Numpy
Pytorch
Ros/Ros2
Tensorflow
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
具身智能前沿实习，技术栈前沿、成长价值高，津贴一般
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5.0千
比具身智能中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
15 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 具身智能 · 92 个在招
职位详情
关于这个职位
具身智能方向实习岗，协助机器人仿真数据处理、遥操作系统搭建与具身智能数据整理分析，参与机器人相关科研项目，要求熟练 Python、了解主流深度学习框架与 ROS，适合机器人与具身智能方向的在校生
最低要求
熟练 Python，了解PyTorch/TensorFlow 深度学习框架，会 C++ 优先
熟悉ROS/ROS2，了解机器人仿真、运动学、导航相关基础，懂网络通信协议，有图像、激光雷达等传感器数据处理经验优先
能使用 NumPy、Pandas、HDF5 做数据处理，了解具身智能、LeRobot 数据集及多模态数据对齐
了解 MongoDB、MinIO 等数据存储，有数据流水线、数据版本管理经验加分
工作职责
协助进行机器人仿真数据
协助进行机器人遥操系统搭建
协助机器人具身智能数据整理分析
协助机器人相关科研项目
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 具身智能是当前最热门的前沿方向之一，履历增值明显
- 接触仿真、遥操作、多模态数据完整技术栈，成长速度快
- 参与科研项目，有机会接触学术界与产业界前沿
- 实习岗位以协助为主，独立负责空间有限
- 技术栈要求较广，学习曲线陡峭
- 前沿领域迭代快，需要持续跟进新工具与新方法
- 适合有 Python 与 ROS 基础、对具身智能有热情、学习能力强的在校生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从数据处理与系统搭建辅助工作切入，掌握具身智能数据链路全貌
- 深入遥操作与仿真方向，成长为机器人算法或系统工程师
- 具身智能处于爆发期，实习经历对后续深造或就业含金量高
- 协助处理机器人仿真数据，支持研发数据需求
- 协助搭建机器人遥操作系统
- 整理分析具身智能数据，参与数据对齐与数据集建设
- 协助推进机器人相关科研项目
- 熟练 Python，了解 PyTorch/TensorFlow，会 C++ 更佳
- 熟悉 ROS/ROS2，了解机器人仿真、运动学与导航基础
- 能用 NumPy、Pandas、HDF5 处理数据，了解 LeRobot 数据集与多模态数据对齐
- 了解 MongoDB、MinIO 等数据存储及数据流水线、版本管理
申请策略
- 面试前了解公司机器人和具身智能的布局方向
- 准备一个可演示的机器人数据处理或仿真项目
- 突出 Python 深度学习项目与 ROS 机器人项目经历
- 展示传感器数据处理（图像、激光雷达）或仿真相关经验
- 强调数据处理工具链与数据集建设经验
- 提前上手 LeRobot 数据集与多模态数据对齐方法
- 熟悉 MongoDB、MinIO 与数据版本管理工具
面试指南
- 项目类问题用 STAR 结构，突出技术选型与结果
- 技术类问题按「原理—实现—踩坑」展开
- 认知类问题结合行业动态给出自己的理解
- 你用 PyTorch 或 TensorFlow 做过什么项目？
- ROS/ROS2 中通信机制是怎样的？
- 如何处理和对齐图像与激光雷达等多模态数据？
- 你对具身智能和 LeRobot 数据集的了解程度？
- 遥操作系统搭建需要注意哪些问题？
职位点评
薪资福利60
成长发展80
工作生活62
使命价值72
薪资福利
60中等
实习津贴未披露，技术型实习津贴在上海处于中上但总量有限。
薪资信号未披露（AI估算：4.0–6.0千/月）
成长发展
80较高
具身智能前沿方向，覆盖仿真、遥操作、多模态数据全链路，实习学习价值极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、ROS/ROS2、HDF5、多模态数据对齐、具身智能
业务类型ambiguous
工作生活
62中等
JD 未提及办公模式与作息信息，实习作息无法判断。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
72中等
机器人与具身智能代表智能制造的未来方向，行业前景与意义感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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