安克创新
具身运动算法工程师实习生
具身运动算法工程师实习生
发布于 大约 15 小时前实习/见习
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Ppo
Pytorch
Sac
Sim-To-Real
四足机器人
强化学习
Teacher-Student
AI 估算 · 5k–8k
实习岗位，安克创新为上市大厂，深圳地区硕士实习生薪资中等偏上，且可转正有吸引力。
职位详情
关于这个职位
作为安克创新的具身运动算法工程师实习生，你将参与四足机器人地形自适应算法的核心研发，从仿真搭建到真机部署全流程实践
团队在运动控制领域有深厚积累，配备多台宇树真机平台，实习生可深度参与前沿技术攻关
表现优秀者可直接转正，提前锁定校招席位
最低要求
计算机、自动化、机器人等相关专业硕士及以上在读
深度掌握Isaac Lab或Isaac Gym，有多地形场景搭建经验
扎实的强化学习理论基础，熟悉PPO、SAC等on-policy/off-policy算法，有实际项目经验
熟练使用Python和PyTorch，有良好的代码规范和工程能力
了解机器人运动学、动力学原理，对四足/人形机器人有系统性认知
工作职责
核心算法研发：参与四足机器人地形自适应算法开发，重点攻关楼梯攀爬、极限地形通过等技术难题
仿真系统搭建：基于Isaac Lab/Isaac Gym构建多地形训练环境（楼梯、斜坡、障碍物等），设计自动化课程学习策略
算法创新探索：参与Teacher-Student蒸馏、特权信息学习、域随机化等前沿方法的实现与优化
Sim-to-Real迁移：参与仿真到实物的部署流程，分析sim2real gap并设计域适应方案
优先资格
有四足/人形机器人真机开发经验（如宇树、云深处等平台）
发表过运动控制相关顶会/顶刊论文（ICRA、IROS、RSS、TRO等）
熟悉Teacher-Student方法、Imitation Learning、Model-Based RL等进阶技术
参与过开源项目（如leggedgym、rslrl等）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 配备真机平台，可积累宝贵的sim-to-real实战经验
- 扁平化团队，算法负责人直接指导，成长空间大
- 上市公司实习平台，表现优秀可转正，提前锁定校招名额
- 实习时长要求6个月以上，每周4-5天，时间投入较大
- 算法研发难度高，需要较强的理论基础和工程能力
- 机器人领域迭代快，需要持续学习前沿技术
- 适合对机器人运动控制有浓厚兴趣、具备强化学习和仿真经验的硕士及以上在校生，希望通过实习积累工业级实战经验并获得转正机会
缺点 / 挑战
- 直接参与四足机器人前沿算法研发，技术挑战高，技能积累快
角色解读
- 实习期间可积累从仿真到真机的完整研发经验，优秀者可转正为正式算法工程师
- 未来可向运动控制专家、高级算法工程师方向发展，或深入具身智能领域
- 表现突出者有机会发表论文，提升学术影响力
- 参与四足机器人地形自适应算法的核心研发，重点解决楼梯攀爬、极限地形通过等难题
- 搭建基于Isaac Lab/Isaac Gym的多地形仿真环境，设计自动化课程学习策略
- 探索Teacher-Student蒸馏、域随机化等前沿方法，并完成从仿真到真机的部署迁移
- 扎实的强化学习理论基础，熟练掌握PPO、SAC等算法
- 深度掌握Isaac Lab或Isaac Gym仿真平台，有多地形场景搭建经验
- 精通Python和PyTorch，具备良好的工程实现能力
- 了解机器人运动学、动力学原理，对四足机器人有系统性认知
申请策略
- 关注安克创新的技术博客或开源项目，了解团队技术方向
- 准备好展示个人代码的GitHub仓库，提升工程能力印象分
- 突出强化学习项目经验，特别是PPO/SAC等算法的实际应用
- 强调Isaac Lab/Gym使用经验，展示搭建多地形场景的细节
- 如有真机开发或开源项目贡献（如legged_gym），务必突出
- 列出发表的论文或竞赛奖项，体现学术能力
- 提前熟悉Isaac Lab/Gym的安装与使用，完成一个小型仿真训练项目
- 复习PPO算法原理，理解代码实现细节
面试指南
- 对于算法原理类问题，先阐述核心公式和流程，再结合自身项目经验说明
- 对于仿真和迁移问题，要展示对gap的认知，并给出具体应对策略（如域随机化、系统辨识等）
- 对于开放性问题，采用“问题分析-设计思路-实验验证”的结构化回答
- 请详细解释PPO算法的核心思想和实现步骤
- 描述一次你使用Isaac Gym/Lab搭建训练环境的经历，遇到了哪些挑战？
- 如何解决仿真到真机的迁移问题？请举例说明sim2real gap的来源与缓解方法
- 四足机器人在楼梯攀爬时可能遇到哪些问题？如何设计地形自适应算法？
- 你了解Teacher-Student蒸馏吗？它在运动控制中有什么应用？
职位点评
60
综合评分
顶尖实习机会，技术前沿、成长极快但时间投入大且WLB一般。
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
该职位最适合追求技术成长和发展机会的求职者，愿意投入大量时间且能接受现场办公模式。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利50
成长发展90
工作生活30
使命价值70
薪资福利
50较低
实习薪资处于市场中等水平，但作为上市公司实习转正机会有吸引力；福利未提及，补偿性动机满足度一般。
薪资信号未披露（AI估算：5K-8K/月）
成长发展
90较高
该职位提供前沿技术（Isaac Lab、强化学习、Sim-to-Real）、扁平化指导、真机资源，成长极佳，满足度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Isaac Lab、Isaac Gym、强化学习、PPO、SAC、Sim-to-Real、Teacher-Student
成长机会校招标准培养、转正机会、算法负责人直接合作、有机会发表论文
业务类型ambiguous
工作生活
30较低
实习要求每周4-5天，持续6个月以上，且现场办公，工作强度较大，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
70中等
机器人行业属于高速增长赛道，四足机器人技术有正向社会影响力，但职位描述未强调使命感，意义感中等。
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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