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具身RSI系统研究实习生
具身RSI系统研究实习生
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公具身智能
具身智能
Agent Harness
Pytorch
Vla
World Action Model
强化学习
数据飞轮
模仿学习
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
顶尖大厂前沿具身智能实习，技术成长极佳，工作强度较高
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
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4960 个在招 · 其中具身智能 31 个
市场机会
选择适中
杭州 · 具身智能 · 27 个在招
职位详情
关于这个职位
该实习岗位聚焦物流分拣场景，致力于构建基于大模型的具身自进化系统
你将参与通用Agent Harness闭环设计，探索VLA/WAM模型与真实作业的结合，并通过数据飞轮机制实现系统的持续迭代与性能优化
最低要求
计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业在读硕士或博士，优秀本科生亦可
熟练使用 Python 与 PyTorch，具备扎实的工程能力，能独立完成实验搭建与代码调试
了解具身智能或机器人学习的基本范式（模仿学习、强化学习、VLA 等），熟悉至少一种仿真环境（Isaac Lab、ManiSkill、LIBERO、RoboCasa 等）
能快速阅读并复现前沿论文，对 agent harness、自改进系统等方向有持续热情
具备良好的沟通与协作能力，能清晰汇报实验设计与结果
每周实习 4 天以上，可持续 6 个月以上者优先
工作职责
设计并探索面向具身系统的自改进闭环：围绕分拣任务，打通执行、自动评估、失败诊断（抓取失败、碰撞、放置偏差、超时等）、改进方案自动生成、回归验证与合入或回滚决策
探索通用 harness 闭环与 VLA / WAM 的结合：将 VLA 封装为可替换的标准执行接口
探索 VLA 作为执行器、自评估信号源、候选动作提议器和后训练对象四种角色的可行性，并评估延迟预算与控制权交接协议
构建数据飞轮与模型适配：将闭环轨迹自动筛选、标注、入库，用于 VLA / WAM 后训练
建立失败归因机制，判断改进应落在 harness 层还是模型层，并验证多轮迭代的成功率提升
优先资格
有 VLA（π0、OpenVLA、GR00T 等）或 World Action Model 的训练、微调或部署经验
有 coding agent 或 agent harness 的开发经验（Claude Agent SDK、OpenHands、SWE-agent 等）
有真机操作经验（机械臂抓取、视觉伺服、ROS 2），或物流、工业分拣场景经验
熟悉 LeRobot 数据格式与大规模机器人数据管线
在 CoRL、RSS、ICRA、NeurIPS、ICLR 等会议发表过论文，或有高质量开源项目
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的具身智能与大模型结合技术，拥有顶级平台资源和真实落地场景
- 技术门槛极高，需同时掌握深度学习、机器人控制和系统工程，工作强度较大
- 对具身智能有浓厚兴趣、科研能力强、追求技术深度的研究生或优秀本科生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法实习生成长为具身智能领域的专家，可向高级算法工程师、研究员或技术负责人方向发展
- 负责设计和优化具身智能系统的自改进闭环，解决物流分拣中的实际物理交互问题
- 精通Python和PyTorch，深入理解VLA、WAM等前沿模型，熟悉主流机器人仿真环境
申请策略
- 准备详细的项目作品集，特别是展示你如何处理复杂系统中的失败案例和改进策略
- 突出在VLA、强化学习或机器人控制方面的项目经历，强调代码能力和论文发表情况
- 深入学习Isaac Lab或ManiSkill等仿真工具，尝试复现一篇相关的顶会论文
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出技术选型的理由、遇到的困难及解决方案、以及最终的性能提升指标
- 请介绍一个你参与的具身智能或机器人学习项目，你在其中解决了什么关键问题？
- 如何设计一个有效的数据飞轮来持续提升模型性能？
- 在VLA模型中，如何处理延迟和控制权交接的问题？
- 如果系统在真实场景中频繁出现抓取失败，你会如何进行归因分析？
- 复习具身智能领域近期顶会论文（如CoRL、ICRA），熟悉VLA架构原理，准备1-2个深入的技术案例进行阐述
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
75中等
作为上市巨头企业的实习岗位，提供具有竞争力的实习津贴和完善的福利体系，但实习性质决定了长期稳定性有限。
薪资信号未披露（AI估算：4.0–6.0千/月）
成长发展
95较高
职位处于具身智能这一前沿技术领域，提供接触顶级算法和真实业务场景的机会，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、World Action Model、PyTorch、Isaac Lab、强化学习、模仿学习
业务类型profit_center
工作生活
40较低
高强度技术研发岗位，要求每周实习4天以上，虽未明确提及加班，但前沿研究通常伴随较高工作投入。
工作模式未明确
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
85较高
通过智能化手段解决物流分拣难题，提升工业自动化水平，具有显著的行业应用价值和社会意义。
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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