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GLM 基模具身智能算法实习生
GLM 基模具身智能算法实习生
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
Data Scaling
Physical Ai
Pytorch
多模态模型
大语言模型
数据构建
模型评测
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
顶尖AI大厂前沿具身智能实习，导师制培养，技术成长极快，薪酬具竞争力，适合科研型人才。
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
8.0千
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 130 个在招 · 其中具身智能 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 具身智能 · 85 个在招
职位详情
关于这个职位
加入智谱GLM基模团队，专注于具身智能（Physical AI）方向的预训练数据建设与模型能力评测
负责探索高质量数据构建方案、验证Data Scaling路径，并结合LLM Coding与RSI技术推动模型在物理世界理解及机器人操作上的泛化表现提升
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业优先，优秀本科生亦可考虑
具备 LLM 或 VLM 的实际研发经验，参与过模型训练、训练数据建设或相关算法研究，能够独立开展模型实验、效果分析与问题排查，有明确的项目产出或研究成果
具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer、大语言模型或多模态模型的架构与训练方法，熟练使用 Python、PyTorch 等工具，具备良好的代码实现与实验能力
对 Physical AI 有强烈的研究兴趣和技术理解，有具身智能或相关方向的研究、实践经验者优先
具备良好的研究判断力、自驱力和协作能力，能够跟踪前沿工作、提出可验证的研究假设，并通过扎实的实验分析和解决问题
工作职责
深入 GLM 基模团队，参与基座模型 Physical AI（具身智能）方向的预训练数据建设，围绕物理世界理解、空间与时序推理、机器人操作等能力，探索高质量预训练数据的构建与规模化扩展方案
面向真实世界与仿真环境数据，设计并验证可行的 Data Scaling 路径，提升训练数据的质量、多样性与有效性
通过训练与对照实验，分析不同数据类型、构建范式及分布对模型具身能力与泛化表现的影响
构建模型具身能力分析与评测体系，结合模型表现定位能力短板与数据问题，推动模型能力的针对性提升
结合 LLM Coding 与 Physical AI 能力，探索具身智能领域递归自我改进（RSI）的可行路径
优先资格
对通过通用基座模型实现具身智能充满热情，愿意长期投入这一方向
有大规模 LLM 或 VLM 预训练经验，对数据构建、配比与 Scaling 有深入实践
在具身 Data Scaling 的某一方向有深入积累或突出专长，如真机数据、仿真环境与数据生成等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能与LLM交叉的前沿领域，技术含金量极高
- 拥有权威Mentor带教，接触行业顶尖资源
- 薪酬体系极具竞争力
- 要求极高的科研自驱力与独立解决问题的能力
- 对具身智能有强烈兴趣、具备扎实算法基础且追求前沿技术突破的硕博研究生或优秀本科生
缺点 / 挑战
- 需面对快速迭代的技术挑战与高强度的实验分析工作
角色解读
- 从数据构建与模型评测起步，深入Physical AI前沿研究，未来可向具身智能算法专家或AI研究员方向发展
- 参与GLM基座模型在具身智能方向的预训练数据建设，探索高质量数据的构建与扩展方案
- 扎实的机器学习与深度学习基础，熟练掌握Python、PyTorch及Transformer架构
- 具备LLM/VLM实际研发经验
申请策略
- 展示对具身智能领域的深度思考与研究热情，如有相关竞赛获奖或顶会论文发表经历将极具优势
- 突出LLM/VLM相关的科研项目或工程落地经验，强调在数据处理、模型训练及效果分析方面的具体成果
- 加强对Physical AI、机器人操作及仿真环境数据的理解，提升在复杂场景下的算法设计与实验分析能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述项目经历，重点突出个人在技术选型、问题解决及效果优化中的具体行动与量化成果
- 请介绍一个你参与的LLM或VLM项目，你在其中的具体贡献是什么？
- 你是如何设计和评估预训练数据质量的？
- 对于Physical AI中的空间与时序推理，你认为当前的主要难点在哪里？
- 请谈谈你对Data Scaling在具身智能中作用的理解
- 复习Transformer架构及主流大模型训练技巧，阅读具身智能领域最新Paper，准备展示过往项目中关于数据处理与模型优化的案例
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活60
使命价值90
薪资福利
75中等
JD提及“极具竞争力的智谱星薪酬体系”，虽未披露具体数字，但结合B轮融资背景及高端人才定位，预期薪资高于市场平均水平。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.0万/月）
福利待遇极具竞争力的智谱星薪酬体系
成长发展
95较高
提供权威Mentor带教、接触SOTA榜单及全球顶尖人才共事的机会，技术栈前沿，成长路径清晰且极具潜力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Physical AI、GLM、LLM、VLM、Transformer、PyTorch、Data Scaling、RSI
成长机会权威Mentor带教、飞速成长、冲刺SOTA榜单、与全球最优秀的AI人才共事
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为研发型实习岗位，可能面临一定的科研压力与技术攻关强度，但JD未明确提及加班文化，整体WLB取决于团队节奏。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
致力于引领人工智能创新变革，挑战突破性前沿技术，具有极高的社会价值感与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号引领人工智能创新变革、挑战突破性的前沿技术
创新程度开拓性创新（行业首创）
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