安克创新
具身操作算法工程师实习生（触觉与多模态方向）
具身操作算法工程师实习生（触觉与多模态方向）
发布于 1 天前实习/见习
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
不限
机器学习工程
Pytorch
Vla
具身智能
多模态学习
机器人操作
模仿学习
触觉感知
AI 估算 · 6k–9k
深圳AI算法实习岗，日薪约300-400元，月薪按22天计，具备竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一个参与具身智能前沿研究的算法实习生岗位，你将与资深研究员一起研发机器人触觉感知与多模态学习算法，探索视觉、触觉、语言等多源信息融合
工作内容包括模型训练、数据处理和真机验证，能够深入理解VLA、Diffusion Policy等下一代具身模型
适合对机器人操作和AI充满热情、希望积累实战经验的同学
最低要求
算法基础：熟悉Python，掌握PyTorch等主流深度学习框架，具有良好的代码能力
深度学习基础：熟悉Transformer、多模态学习或生成式模型等相关方向，对模型训练与实验分析有一定经验
具身智能认知：对机器人操作、模仿学习（Imitation Learning）、VLA、Diffusion Policy等技术方向有一定了解，对多模态感知与机器人算法充满兴趣
学习能力：具备良好的论文阅读能力、问题分析能力和工程实践能力，愿意探索真实机器人系统
工作职责
触觉感知算法研发：参与机器人触觉表示学习与Touch Encoder开发，探索触觉信息建模及多模态融合方法，提升机器人对接触状态、受力变化及操作过程的感知能力
多模态模型开发：参与视觉、触觉、语言、本体状态（Pose / Joint）等多模态信息融合，支持VLA、Diffusion Policy等模型训练与优化
机器人操作算法研究：参与接触密集（Contact-rich）场景下的机器人操作算法开发，探索触觉辅助抓取、装配、插接等精细操作任务
模型训练与实验验证：参与机器人数据处理、模型训练、实验评测及真实机器人验证，持续优化模型性能与泛化能力
优先资格
有机器人触觉、力觉传感器（压阻式、电容式、GelSight、DIGIT、Xela、6D Force/Torque等）相关经验
熟悉OpenVLA、π0、Diffusion Policy、RDT等具身模型或相关训练框架
有ROS、真实机器人（Franka、UR、灵巧手、双臂等）开发或部署经验
有机器人、多模态学习或具身智能相关科研、竞赛或开源项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿领域：具身智能是AI热门方向，技术成长快
- 公司平台：安克创新为上市公司，资源丰富，有完善研发体系
- 实践机会：参与真实机器人验证，积累宝贵的工程经验
- 团队指导：资深研究员和工程师指导，学习曲线平缓
- 技术门槛高：需要同时掌握深度学习、机器人、多模态等知识
- 研究不确定性：算法效果依赖实验验证，可能面临反复调试
- 适合对具身智能、机器人操作有强烈兴趣，具备扎实深度学习基础且乐于动手实践的在校学生
缺点 / 挑战
- 实习时间压力：需要在有限时间内产出成果，节奏较快
角色解读
- 在资深研究员指导下，积累具身智能领域的研究与工程经验
- 有机会接触真实机器人系统，从算法到落地全面成长
- 未来可向具身智能算法工程师、研究科学家等方向发展
- 研发机器人触觉感知算法，包括触觉表示学习和Touch Encoder开发
- 参与多模态模型开发，融合视觉、触觉、语言和机器人状态信息
- 研究接触密集场景下的机器人操作算法，支持精细操作任务
- 参与数据处理、模型训练和真机验证，提升模型性能
- 扎实的Python编程能力和PyTorch框架使用经验
- 熟悉Transformer、多模态学习或生成式模型等深度学习方向
- 了解具身智能、模仿学习、VLA、Diffusion Policy等前沿技术
- 具备良好的论文阅读和工程实践能力
申请策略
- 在简历中明确表达对具身智能的兴趣和职业规划
- 可以附上GitHub或技术博客，展示代码能力和学习过程
- 突出Python/PyTorch编程能力和深度学习项目经验
- 强调对Transformer、多模态学习的理解，如有相关论文或开源项目更佳
- 展示机器人相关经历（如ROS、仿真、竞赛）或触觉传感器经验
- 体现较强的自学能力和探索精神
- 补充具身智能基础知识，如VLA、Diffusion Policy原理
- 动手实践一个小型多模态或机器人操作项目，积累代码经验
面试指南
- 对于技术概念题，先解释核心思想，再结合自己的理解或项目举例
- 对于实验设计题，提出清晰的思路，包括数据、模型、评估方法
- 对于行为题，用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答
- 请介绍一下你了解的多模态学习或具身智能模型（如VLA、Diffusion Policy）
- 你如何设计一个触觉感知的表示学习方法？
- 描述一下你在PyTorch中训练模型并进行调试的经历
- 如何处理真实机器人操作中的数据不充足问题？
- 你阅读过哪些相关论文？有何想法？
职位点评
72
综合评分
深圳上市公司AI算法实习，聚焦具身智能前沿，技术成长快，但工作强度高且未明确福利。
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
最适合追求技术成长、希望接触前沿AI领域的求职者。
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75
薪资福利
60中等
实习岗位提供有竞争力的日薪和上市公司平台，但薪资水平有限。
薪资信号未披露（AI估算：6K-9K/月）
成长发展
90较高
处于具身智能前沿，参与核心算法研发，有资深导师指导，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、Transformer、多模态学习、VLA、Diffusion Policy、机器人操作、触觉感知
成长机会资深研究员和工程师的指导下
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
实习需现场办公，工作强度可能较大，但未明确加班情况。
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
75中等
参与推动智能机器人技术发展，具有较高技术价值和社会意义。
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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