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

• 在具身智能这一前沿领域积累深厚的算法研究与工程落地经验，成长为具身智能算法专家
• 依托真实的硬件平台，实现从理论研究到真机部署的全链路能力跃升
• 参与具身大模型（VLA/VLM/Agent/World Model）的核心算法研究与预训练目标设计
• 搭建数据Pipeline，探索模型架构，并推动算法在真实机器人环境中的落地验证
• 跟踪前沿论文，复现SOTA工作，产出可发表或可上真机的研究成果
• 扎实的计算机视觉、机器学习或机器人学基础，熟悉多模态大模型或世界模型相关理论
• 熟练使用PyTorch，深入理解Transformer、Diffusion、CLIP等主流模型架构
• 具备独立推进科研课题的能力，有顶会论文或高影响力开源项目经验

申请策略

• 在求职信或面试中展现对具身智能未来发展的独立思考，以及对小米机器人产品的了解
• 准备好详细讲解自己最得意的一项研究或开源项目，包括遇到的技术难点及解决方案
• 突出在VLM、多模态大模型、3D视觉或Embodied Agent等方向的具体研究经历和成果
• 详细列出已录用、在审或投稿的顶会论文，以及高影响力开源项目的贡献和链接
• 强调熟练使用PyTorch及对Transformer、Diffusion等架构的底层理解与实操经验
• 深入研读近期关于VLA、World Model和Embodied Agent的顶级会议论文，尝试复现核心代码
• 熟悉机器人操作系统（ROS）或相关仿真环境，补充从算法到真机部署的工程知识

面试指南

• STAR法则：针对项目经历，清晰阐述背景、任务、行动和结果，重点突出个人贡献和技术难点
• 对比分析法：针对技术选型或架构对比，从原理、适用场景、性能指标等多维度进行客观分析
• 假设推演法：针对落地挑战，先拆解问题（如感知、决策、控制），再结合现有技术方案提出解决思路
• 请详细介绍你在VLM/多模态大模型/世界模型方向的研究工作，核心创新点是什么？
• 在预训练目标设计或模型架构探索中，你遇到过哪些瓶颈，是如何解决的？
• 如果要将你的算法部署到真实机器人上，你认为最大的挑战是什么，如何解决？
• 请对比分析CLIP和SigLIP在具身智能场景下的优劣，或谈谈你对Qwen-VL的理解
• 复习并深入理解自己简历中提到的每一个模型架构和算法细节，确保能应对底层原理的追问