顶尖实习-具身大模型算法研究员-机器人事业部-实习

优缺点分析

角色解读

• 从算法研究员成长为具身智能领域的专家，主导核心技术研发
• 可向机器人系统架构师方向发展，整合感知、决策、控制全栈
• 优秀实习生有望转正，进入小米机器人事业部正式岗位
• 参与机器人技能学习、动作规划等算法的研发，实现多场景泛化能力
• 设计并训练模仿学习、强化学习等算法，构建机器人通用技能库
• 与多团队协作，参与全链路系统建设，包括数据闭环和真实应用部署
• 跟踪学术前沿，快速复现和应用最新研究成果
• 扎实的编程能力：熟练掌握Python和C++，熟悉PyTorch框架和ROS系统
• 算法基础：理解VLM+VLA双系统设计，熟悉ACT、Diffusion Policy等基础算法
• 领域知识：机器人学、机器学习、计算机视觉等相关理论功底深厚
• 工程能力：规范使用git，乐于解决实际工程问题

申请策略

• 在简历中明确列出与具身智能、大模型相关的具体贡献
• 提前了解小米机器人事业部的产品和技术方向（如CyberDog）
• 突出机器人相关项目经历，如机械臂控制、抓取操作、仿真环境等
• 展示算法实施经验：如复现过GROOT、Diffusion Policy等模型
• 强调编程技能：Python/C++项目、PyTorch使用、ROS开发经历
• 体现学术能力：发表过相关论文或参与过开源项目
• 补强VLM+VLA相关知识，动手实践ACT/Diffusion Policy等算法
• 熟悉ROS机器人操作系统，完成一个简单的机器人控制Demo

面试指南

• 技术原理类：先概述核心概念，再结合具体算法或项目例子说明
• 项目经验类：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述
• 开放问题类：展示思考过程，提出多种可能方案，并权衡利弊
• 请解释VLM+VLA双系统设计理念，并举例说明
• 你如何实现一个模仿学习算法？请描述技术细节
• 在机器人技能泛化中，你遇到过哪些挑战？如何解决？
• 请谈谈你对Diffusion Policy的理解，并说明其优缺点
• 你有使用ROS的经验吗？请描述一个你完成的机器人项目