顶尖实习-具身大模型算法研究员-机器人事业部-实习1

优缺点分析

角色解读

• 短期可发表顶会论文，积累学术成果
• 长期可转为正式研究员，深入具身智能领域
• 具身智能是前沿赛道，未来职业发展空间广阔
• 在导师指导下进行具身大模型算法研究，包括VLA、世界模型等方向
• 参与模型架构设计、数据管道搭建和实验验证
• 跟踪前沿论文并复现SOTA工作
• 与算法、数据、Infra团队协作推动研究落地
• 熟悉深度学习框架PyTorch，掌握Transformer、Diffusion等主流架构
• 具备VLM或多模态方向的研究基础
• 有顶会论文或高影响力开源项目经验
• 具备自驱力和独立研究能力

申请策略

• 准备一份高质量的研究总结，清晰描述研究动机、方法和结果
• 关注小米机器人事业部的最新动态，展现对公司方向的理解
• 突出相关方向的研究经历和顶会论文（录用/在审/投稿中）
• 展示对VLM、机器人等领域的深入理解
• 强调代码能力，特别是PyTorch和主流模型架构的熟练度
• 如有开源项目或GitHub链接，务必附上
• 补充多模态大模型相关知识，如CLIP、Qwen-VL等
• 熟悉分布式训练框架和模型评估方法

面试指南

• 用STAR法则描述项目：背景、任务、行动、结果，重点突出个人贡献
• 对比不同方法，结合具体论文和实验，展现技术洞察力
• 从数据、模型、训练三个层面分析问题，体现系统性思维
• 请描述你曾经参与的一个VLM相关项目，包括遇到的问题和解决方案
• 你对Embodied VLM的理解是什么？与传统VLM有何不同？
• 你如何设计一个数据pipeline来支持具身大模型的训练？
• 你对Transformer架构有什么改进思路？
• 如何评估一个世界模型的好坏？