安克创新
具身数据算法实习生
具身数据算法实习生
发布于 大约 8 小时前实习/见习
深圳市
初级经验
实习生
仅现场办公
学历未注明
具身智能
Diffusion
Pytorch
Ros
Vla
Vlm
多模态大模型
机械臂
AI 估算 · 3k–8k
深圳算法类实习薪资，公司平台大，技术前沿，月薪约3000-8000元。
职位详情
关于这个职位
你将参与机器人多模态大模型（VLA/VLM）的预训练、微调与工程化落地，负责仿真环境搭建、数据生成与标注算法研发
实习期内接受系统培养，表现优秀可直接获得校招转正机会
适合对具身智能前沿技术有热情、动手能力强的同学
最低要求
可以长期实习，3个月以上
技术能力:
熟悉Transformer、BERT、GPT、Diffusion等模型，熟悉预训练和微调流程，具有相关的工作经验
有机械臂/机械狗控制、视觉、感知、规划、智能等其中若干领域的算法设计和实践经验
有ACT、RT1、Diffusion Policy、RDT、Pi0等算法相关研究背景经验者优先
熟悉掌握C/C++，python等编程语言，掌握pytorch、ros等常用框架
工作职责
推进机器人多模态大模型(VLA/VLM)的工程化落地:涵盖预训练、微调、训练加速和效果调优
基于issac sim搭建仿真环境验证操作模型,设计real2sim2real迁移框架,加速算法验证与落地
模型scaling研究,包括数据/模型结构/不同本体构型,在ToC场景完成长序列任务和技能泛化
研发自动化标注算法(2D/3D/VLA等),降低标注成本和提升标注质量
设计多模态数据(图像、视频和点云等)生成算法,增强数据多样样
优先资格
熟悉多个开源VLA模型的代码核心实现，并有实机部署、调试经验，对技术路线有自己的想法
在机器人/智能驾驶/计算机视觉领域有顶会论文或竞赛获奖经历(Kaggle、阿里云天池等)
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处具身智能这一高速发展赛道，接触VLA/VLM最前沿技术，技术成长快
- 公司已上市，平台稳定，实习生培养体系完善，有转正直通机会
- 算法方向覆盖面广，从模型训练到仿真到数据管线，全面锻炼工程能力
- 对技术深度和动手能力要求高，需要同时掌握多种模型和工具链
- 仿真与真实环境迁移存在难度，需要较强的调试和攻坚能力
- 适合对具身智能、多模态大模型有浓厚兴趣，具备较强算法和编程基础，希望在实践中快速成长并有意愿长期发展的实习生
缺点 / 挑战
- 实习期至少3个月，且需要快速投入实际项目，压力较大
角色解读
- 实习表现优秀可直接获得校招转正机会，进入正式岗位序列
- 在具身智能赛道积累前沿算法和工程落地经验，向资深算法工程师发展
- 可逐步成长为团队技术骨干或技术专家，参与核心算法设计与决策
- 参与机器人多模态大模型（VLA/VLM）的预训练、微调与训练加速，推动模型在真实场景的工程化落地
- 基于Isaac Sim搭建仿真环境，设计real2sim2real迁移框架，加速算法验证
- 研发自动化标注算法和多模态数据生成算法，提升数据质量与多样性
- 进行模型scaling研究，探索不同数据、模型结构下的长序列任务和技能泛化能力
- 熟悉Transformer、BERT、GPT、Diffusion等主流模型架构及预训练/微调流程
- 掌握C++/Python编程，熟练使用PyTorch、ROS等常用框架
- 具备机械臂/机械狗控制、视觉、感知、规划等至少一个领域的实践经验
- 了解VLA相关算法（如ACT、RT1、Diffusion Policy）者优先
申请策略
- 了解安克创新的产品线（如智能硬件、机器人方向），在面试中展示对业务场景的理解
- 关注实习转正机制，明确表达长期实习意愿，提高匹配度
- 突出在机器人、计算机视觉或NLP领域使用Transformer等模型的预训练/微调项目经历
- 展示机械臂/机械狗控制、仿真、感知等方向的落地案例和量化成果
- 强调编程能力，如C++/Python的熟练度，以及PyTorch/ROS的实际使用经验
- 如有VLA相关算法经验或顶会论文，务必明确注明
- 提前熟悉Isaac Sim仿真环境，了解real2sim2real的基本概念
- 深入学习1-2个开源VLA模型（如RT1、Diffusion Policy）的代码实现
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经历，强调背景、任务、行动和结果
- 对于算法设计问题，先明确问题定义，再分析候选方案，最后给出权衡和理由
- 对于优化类问题，从数据、模型、训练策略三个维度系统回答
- 讲解一下你对VLA或VLM模型的理解，以及它们在机器人控制中的应用
- 你如何设计一个real2sim2real的迁移框架？有哪些关键挑战？
- 描述一个你独立完成或深度参与的机器学习项目，你在其中负责什么？
- 在训练大模型时，遇到loss不收敛或训练速度慢，你会如何排查和优化？
- 如何降低标注成本？你会用什么自动化或生成算法来生成训练数据？
职位点评
72
综合评分
前沿具身智能算法实习，技术成长极大，实习待遇一般，需要现场办公。
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。
更适合这类人
该职位最适合以技术成长为首要目标，追求前沿挑战和长期发展的实习生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
60中等
实习薪资在深圳属于中等水平，但公司为已上市企业，平台稳定，综合待遇尚可。
薪资信号未披露（AI估算：3K-8K/月）
成长发展
90较高
该岗位处于具身智能前沿，技术挑战高，且提供转正培养体系，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、VLM、Transformer、Diffusion、Isaac Sim、PyTorch、ROS、C++
成长机会人才培养与选拔通道、系统的培养与综合评估、直接获得校招转正机会
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
岗位要求现场办公，未提及弹性工作或远程，生活平衡一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
具身智能是面向未来的技术方向，对机器人产业有重要意义，但岗位本身离终端用户较远。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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