具身智能数据与VLA 实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优秀可获得转正机会，正式加入安克创新从事具身智能研发工作
• 积累机器人数据工程和VLA模型训练经验，未来可向算法工程师或数据科学家方向发展
• 深入前沿技术领域，有机会参与顶尖会议论文发表并成长为团队技术骨干
• 负责构建和维护具身智能VLA模型的数据体系，包括数据采集、标注、清洗和管理，确保数据质量
• 开发多模态数据处理流程，对齐视觉、语言、动作等不同模态的数据，为模型训练提供基础
• 搭建大规模机器人数据pipeline，涉及数据存储、版本管理、预处理和训练集构建
• 参与VLA模型训练与迭代，进行数据格式设计、训练配置、效果评估和benchmark分析
• 熟练掌握Python编程，具备良好的工程能力和代码规范，能够开发高效的数据处理脚本
• 熟悉PyTorch等深度学习框架，了解模型训练和数据处理的基本流程
• 了解VLA/多模态大模型、机器人数据集构建、数据对齐等至少一个方向的核心技术
• 具备较强的论文阅读和复现能力，能够快速理解并验证新方法

申请策略

• 在求职信中表达对具身智能方向的热爱和理解，并简要说明自己的相关经验和学习计划
• 关注安克创新的产品和技术博客，了解公司在该领域的布局，面试时可展示行业认知
• 突出Python和PyTorch的实际项目经验，尤其是数据处理、模型训练方面的成果
• 强调论文阅读与复现能力，列出阅读过并实现过的相关论文（如RT-2、OpenVLA等）
• 展示机器人或具身智能相关项目经历，包括数据采集、标注、pipeline搭建等
• 如果有开源贡献或GitHub代码库，务必附上链接，体现工程能力
• 提前学习VLA相关论文（如RT-2、OpenVLA、Pi0等），并动手复现部分代码
• 练习使用PyTorch搭建简单的数据处理pipeline，熟悉数据加载、预处理、存储等模块

面试指南

• 针对项目经验问题，使用STAR法则描述项目背景、任务、行动和结果，突出技术难点和你的贡献
• 对于技术概念问题，先给出简洁定义，然后结合实际应用场景阐述，最后可以提出自己的思考或改进方向
• 针对流程设计问题，可以分步骤说明从数据采集到训练集构建的完整流程，注意异常处理和效率优化
• 请介绍一下你过去在数据处理或模型训练方面的项目经验
• 你如何理解VLA模型？它与其他多模态模型相比有什么特点？
• 如果给你一个机器人操作数据集，你会如何设计数据清洗和标注流程？
• 你最近读过哪篇具身智能相关的论文？可以简要复述并谈谈你的想法
• 在实际中，如何处理大规模数据pipeline中的性能瓶颈？