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小米
顶尖实习-机器人具身智能算法研究员-机器人事业部-实习
立即应聘

顶尖实习-机器人具身智能算法研究员-机器人事业部-实习

发布于 大约 18 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
研究与开发 (研发)
PyTorch
强化学习
TensorFlow
机器人
VLM
模仿学习
多模态学习
具身智能

AI 估算 · 5k–8k

顶级互联网公司实习薪资,考虑北京生活成本和岗位技术含量,月薪在5-8k区间

职位详情

关于这个职位

这是小米机器人事业部面向顶尖学生的实习岗位,专注于具身智能算法研究

你将参与机器人技能学习、动作规划等前沿技术研发,与团队合作推动项目落地,并有机会发表论文
适合对机器人、AI有浓厚兴趣并希望积累实战经验的硕士或博士在读同学

最低要求

硕士及以上学历,机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等专业,理论功底深厚,有机器人、机械臂、自动驾驶、大模型从业经历者优先

掌握机器人操作快慢双系统设计理念(VLM+VLA),掌握相关ACT/Diffusion Policy/RDT/Pi0等基础算法,有相关GROOT、AgiBot GO1、Helix等模型实施经验者优先
在多模态模型、自监督学习、迁移学习、强化学习、知识蒸馏、CoT等方向具备 SOTA 项目经验或具备坚实知识基础
扎实的Python、C++编程能力,熟悉Pytorch、TensorFlow机器学习框架,掌握规范 git 工作流
有创新的想法,乐于接受技术挑战,具备相关英文读写能力

工作职责

参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发,实现多场景多任务的泛化

设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法,构建机器人各类应用的通用技能
与大模型、运控等团队合作,推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施
紧跟最新技术进展,将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新,参与相关方向的论文与专利积累

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 小米作为头部科技公司,平台大、资源多,能接触真实机器人产品和量产流程
  • 参与最前沿的具身智能研究,与顶尖团队合作,技术成长极快
  • 有机会发表顶级论文和申请专利,为学术或职业生涯加分
  • 实习待遇有竞争力,表现优秀可获转正机会
  • 算法落地难度大,需要将理论转化为实际机器人动作,容错率低
  • 对数学和编程基础要求极高,面试和实习过程均需持续学习

缺点 / 挑战

  • 工作强度较高,需同时跟进学术前沿和项目进度,对自驱力要求高
  • 适合对机器人、AI有浓厚兴趣,具备扎实数理基础和编程能力,喜欢挑战前沿技术的研究型硕士或博士生

角色解读

  • 从实习转正为正式研究员,深入具身智能领域,成为团队核心技术骨干
  • 跟随项目从研发到量产,积累机器人全栈经验,晋升为算法负责人或技术专家
  • 通过论文和专利积累学术影响力,可向学术界深造或工业界高级岗位发展
  • 研发机器人具身智能算法,专注于技能学习、动作规划和抓取操作,让机器人能泛化完成多场景任务
  • 设计并训练模仿学习、强化学习、多模态学习等模型,构建机器人的通用技能库
  • 与大模型、运动控制等团队协作,推动数据采集、算法部署和项目落地
  • 跟踪最新学术进展,快速复现前沿算法并创新,参与论文和专利的撰写
  • 扎实的机器人学、机器学习理论功底,熟悉VLM/VLA等双系统设计
  • 掌握至少一种主流算法框架,如ACT、Diffusion Policy、RDT、Pi0
  • 熟练使用Python和C++,精通PyTorch或TensorFlow,具备规范Git工作流习惯
  • 具备多模态、强化学习、迁移学习等方向的SOTA项目经验或扎实基础

申请策略

  • 投递时附上个人技术博客或GitHub仓,体现对具身智能的热情和动手能力
  • 了解小米机器人事业部最新动态(如CyberDog、CyberOne),面试中展示对产品的理解
  • 突出与具身智能、机器人、强化学习、多模态相关的项目或论文经历,说明自己的具体贡献和结果
  • 展示SOTA算法复现或改进的经验,如Diffusion Policy、ACT等,最好有开源代码或GitHub链接
  • 强调编程能力:Python/C++项目量,PyTorch/TensorFlow使用深度,以及Git协作经验
  • 如有机器人比赛、自动驾驶、大模型相关经历,务必重点体现
  • 补强机器人操作系统的知识(如ROS2),并动手复现一个具身智能基线算法
  • 深入理解VLM+VLA双系统设计,阅读几篇经典论文(如RT-2、Octo、RDT)

面试指南

  • 先明确问题核心,用定义+原理+举例的结构回答,展现理论基础
  • 结合自身项目经验,用STAR法则描述具体场景、任务、行动和成果
  • 对于算法对比类问题,从性能、复杂度、适用场景等维度客观分析
  • 请解释什么是VLM和VLA双系统设计,以及它们如何在机器人操作中协同工作?
  • 你如何设计和实现一个模仿学习算法?请从数据收集、模型选择到部署的完整流程
  • 你对Diffusion Policy和ACT两种算法有什么理解?它们的优缺点分别是什么?
  • 如果你有一个机器人抓取任务,但训练数据有限,你会如何通过迁移学习或数据增强来解决?
  • 请描述一个你参与过的机器人或AI项目,你在其中扮演的角色和技术难点

职位点评

72
综合评分

顶尖实习,前沿具身智能研究,技术成长极快,但工作强度高且缺乏远程灵活性。

更适合这类人
该职位最适合以技术成长和前沿研究为核心动机的求职者,愿意投入时间换取快速能力提升。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展95
工作生活50
使命价值80

薪资福利

65中等

实习薪资在行业内属于中等偏上水平,但作为实习岗位,长期稳定性和完整福利相比正式员工有限。

薪资信号未披露(AI估算:5K-8K/月)

成长发展

95较高

该实习岗位技术前沿,能深度参与具身智能算法研发,有论文产出机会,团队实力强,成长空间极大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、VLM、VLA、模仿学习、强化学习、多模态学习、Diffusion Policy、ACT
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

北京现场办公,实习期间可能面临较高工作强度,办公地点位于科技园,通勤一般。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

80较高

机器人具身智能是前沿赛道,对社会生产力有重要价值,参与小米的产品研发有成就感。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新(行业首创)
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