具身大模型算法工程师实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优秀可转正，成为正式算法工程师
• 深耕具身智能与大模型交叉方向，成长为技术专家或团队骨干
• 未来可向AI机器人、自动驾驶等更广阔的高价值领域发展
• 研究并训练多模态大模型（VLA/VLM），应用于机器人操作等具身场景
• 参与模型扩展实验，分析数据、结构对泛化能力的影响
• 搭建仿真环境并实现从仿真到真实世界的迁移
• 跟踪前沿技术，协助团队完成技术方案讨论与落地
• 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer架构及多模态模型
• 熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch等），有大规模模型训练经验
• 了解具身智能或机器人相关领域，熟悉仿真平台（Isaac Sim、Genesis）更佳
• 强烈的自驱力与探索精神，能快速阅读并复现前沿论文

申请策略

• 申请时附上技术博客或GitHub链接，展示对具身智能的兴趣
• 关注安克创新在智能制造领域的业务布局，面试中可结合场景谈应用
• 突出多模态/大模型相关项目经验，包括模型架构、训练细节与效果
• 如果有机器人或仿真平台使用经历（如Isaac Sim、ROS），务必重点描述
• 列出发表的论文、开源贡献或竞赛排名，以证明研究能力
• 强调工程落地能力，如模型加速、部署经验等
• 提前熟悉VLA/VLM相关论文（如RT-2、PaLM-E等），尝试复现
• 学习Isaac Sim或Genesis基础操作，搭建简单仿真场景

面试指南

• STAR法：说出场景、任务、行动和结果，突出个人贡献
• 分点阐述：先讲核心挑战，再讲解决思路，最后总结效果与反思
• 展示深度：结合最新论文（如RT-2、Octo、π0）说明自己的理解
• 请你介绍一个你参与过的多模态或大模型项目，包括技术选型和遇到的挑战
• VLM模型在机器人任务中如何实现Sim-to-Real迁移？难点在哪里？
• 如何设计数据配比和模型结构来提升长序列任务的泛化能力？
• 你对当前具身智能领域的技术趋势有什么看法？
• 如果给你一个机器人操作任务，你如何设计从仿真到真实落地的方案？