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【实习】具身数据算法研发工程师
【实习】具身数据算法研发工程师
发布于 大约 16 小时前实习/见习
实习生仅现场办公具身智能
具身智能
3D Gaussian Splatting
Clip
Lidar仿真
Pytorch
Vla
对比学习
扩散模型
计算机视觉
Wma
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
前沿具身智能实习，技术成长快，公司平台好，但WLB未明确。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
7K
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 3480 个在招 · 其中具身智能 3 个
市场机会
选择适中
深圳 · 具身智能 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
加入美团无人机业务部，参与具身智能领域的数据算法研发工作，涵盖多模态数据处理、基础模型训练、AIGC合成数据生成、传感器仿真及机器人规控算法优化，助力构建高效的城市即时配送网络
最低要求
多模数据方向：掌握 PyTorch 等主流深度学习框架，熟悉 Transformer、BERT、CLIP、对比学习等模型或方法
具备图像、视频、文本等多模态数据的表征学习、检索、挖掘或理解相关经验者优先
具身智能基础模型方向：熟悉 Transformer、多模态大模型、VLA 或 WMA 的基本原理
具备模型预训练、微调、评测或推理优化经验者优先
有机器人学习、视频理解、世界模型或机器人策略学习相关项目经验者优先
AIGC 与合成数据方向：熟悉扩散模型、Transformer、生成式视觉或视频模型等相关技术
具备图像、视频或多模态生成模型的训练、微调、编辑或数据增强经验者优先
了解生成数据的质量评估、数据安全与版权风险者优先
仿真方向：熟悉计算机图形学、3D Gaussian Splatting、NeRF，熟悉 LiDAR、Camera、Radar、GNSS 的仿真原理
规控方向：熟悉相机标定、位姿估计、目标检测与跟踪等感知技术，以及全局规划、局部规划或基于学习的规划方法
了解机器人本体结构设计、运动机构、传动系统或执行机构相关知识
熟悉主流结构设计软件或有限元仿真分析方法者优先
工作职责
多模数据方向：提升多模数据的特征提取与表示能力，应用于具身智能领域的数据检索、挖掘与理解任务
具身智能基础模型方向：参与 VLA、WMA、多模态模型或机器人策略模型的训练、微调、评测与优化
AIGC 与合成数据方向：探索生成式模型在具身智能数据生产中的应用，提升训练数据的规模、覆盖度和多样性
仿真方向：负责 LiDAR、Camera、Radar、GNSS 等传感器的仿真，支持感知与规划算法的仿真验证与性能优化
规控方向：负责机器人感知、规划相关算法及本体结构的研发与优化工作
优先资格
多模数据方向：具备图像、视频、文本等多模态数据的表征学习、检索、挖掘或理解相关经验者优先
具身智能基础模型方向：具备模型预训练、微调、评测或推理优化经验者优先
有机器人学习、视频理解、世界模型或机器人策略学习相关项目经验者优先
AIGC 与合成数据方向：具备图像、视频或多模态生成模型的训练、微调、编辑或数据增强经验者优先
了解生成数据的质量评估、数据安全与版权风险者优先
仿真方向：熟悉主流结构设计软件或有限元仿真分析方法者优先
规控方向：熟悉主流结构设计软件或有限元仿真分析方法者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与行业前沿的无人机配送和具身智能项目，技术含量高
- 在大型科技公司获得实战经验，平台资源丰富
- 学习复杂算法与工程平衡的综合能力，提升个人技能
- 团队氛围开放，鼓励学习、创新和试错
- 技术难度高，需要快速学习新技术和适应新领域
- 需要同时处理多个技术方向，对综合能力要求高
缺点 / 挑战
- 实习期间可能面临较大工作压力，项目节奏快
- 适合对人工智能、机器人技术有浓厚兴趣，具备扎实编程和算法基础，愿意接受挑战并快速成长的在校学生或应届生
角色解读
- 在具身智能领域深耕，成为算法专家
- 向技术管理岗位发展，带领团队参与项目
- 推动无人机配送和机器人技术的前沿创新
- 负责多模态数据的特征提取与表示，应用于数据检索和理解任务
- 参与具身智能基础模型的训练、微调、评测与优化
- 探索生成式模型在合成数据生产中的应用，提升数据多样性
- 进行传感器仿真支持感知与规划算法验证
- 研发机器人感知、规划相关算法及本体结构优化
- 掌握PyTorch等主流深度学习框架
- 熟悉Transformer、BERT、CLIP等模型或方法
- 了解VLA、WMA或多模态大模型原理
- 具备图像、视频、文本等多模态数据处理能力
申请策略
- 了解美团无人机业务的发展动态和技术方向，在申请时体现关注
- 准备一个关于多模态学习或仿真的小项目演示，展示动手能力
- 在面试中表达快速学习和解决问题的能力，以及对岗位的匹配度
- 突出机器学习、深度学习相关项目经验，尤其是多模态数据处理
- 展示使用PyTorch、Transformer等工具的实践经验
- 强调在计算机视觉、仿真或机器人学方面的知识或项目
- 体现对具身智能、无人机等领域的热情和了解
- 加强具身智能、机器人学相关理论知识，阅读相关论文
面试指南
- 使用STAR方法描述项目经验，突出技术选型、实现过程和结果
- 结合理论知识和实践案例回答技术问题，展示扎实基础
- 表达对岗位和公司的热情，将个人职业规划与岗位发展相结合
- 请描述你过去处理多模态数据的经验或项目？
- 你对具身智能中的VLA或WMA模型有什么理解和看法？
- 如何优化机器人感知算法的性能？请举例说明
- 请解释3D Gaussian Splatting在传感器仿真中的应用？
- 你为什么对美团无人机配送项目感兴趣？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
实习岗位薪资为市场水平，公司为已上市企业提供一定稳定性，但实习期福利可能有限。
薪资信号市场水准 (5K-8K/月)
成长发展
85较高
技术前沿领域，提供学习具身智能、多模态模型等先进技能的机会，个人成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、Transformer、CLIP、VLA、WMA、扩散模型
成长机会个人能快速成长和提升、发展空间广阔
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确工作模式，实习可能需现场办公，无WLB信号，工作强度可能较高。
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
70中等
参与无人机配送推动科技改变社会，具有社会价值，但行业仍在发展中。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号感受科技改变社会的历史使命
创新程度积极采用新技术
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