智元机器人
感知算法实习生
感知算法实习生
发布于 大约 17 小时前实习/见习
深圳市
初级经验
实习生
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
6D位姿估计
Occupancy
Pytorch
Tensorflow
图像处理
机器人
模式识别
目标检测
语义分割
AI 估算 · 8k–15k
深圳AI算法实习生薪资较高，结合公司B轮融资及岗位要求，月薪在8k-15k之间合理。
职位详情
关于这个职位
作为感知算法实习生，你将负责机器人移动与操作场景下的环境感知算法研发与部署，包括目标检测、语义分割、6D位姿估计等
你将参与数据闭环和场景理解算法，与团队协作优化机器人感知能力
这是一个深入了解前沿机器人技术、积累实战经验的绝佳机会
最低要求
自动化、电子工程、计算机科学或相关专业硕士及以上学历
熟悉 Linux 知识及 Linux 系统开发，拥有 Linux 平台上优秀的 C/C++ 开发技能与经验
熟悉主流的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），在机器学习和深度学习领域有优秀的知识积累
在感知、规划、机械臂规划控制等至少一个领域拥有优秀的知识和经验
具备以下核心技能的一种或多种：图像处理、模式识别、机器人系统工程等
善于分析和解决问题, 具备较好的沟通表达能力和团队合作精神
工作职责
负责机器人移动与操作场景下的环境感知算法研发和部署，包括但不限于目标检测跟踪、语义分割、物体6D位姿估计、Occupancy算法等
结合环境感知/移动规划/机械臂操作规划等特性，对整体WorkFlow进行编排，满足业务特性需求
负责机器人场景理解算法的研发和部署，包括但不限于开集目标检测与语义分割、知识图谱算法、多模态算法等
负责感知数据闭环工作，包括但不限于自动化数据标注、感知性能评测、场景挖掘等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿机器人感知技术，积累丰富的实践经验
- 公司处于快速成长期，技术氛围浓厚，导师指导机会多
- 深圳作为科技中心，行业资源和人脉广泛
- 实习生岗位竞争激烈，对编程和算法基础要求高
- 工作强度可能较大，需要快速学习和解决复杂问题
- 适合对机器人感知有浓厚兴趣、具备扎实编程和深度学习基础的硕士及以上学生，希望在AI机器人领域快速成长
缺点 / 挑战
- 涉及多领域知识，技术栈较深，入门门槛较高
角色解读
- 从实习生转为正式研究员或算法工程师，参与更核心的机器人项目
- 深耕感知或规划方向，成为领域专家，领导算法小组
- 横向拓展至机器人系统集成，向技术管理或架构师方向发展
- 研发和部署机器人环境感知算法，如目标检测、语义分割、6D位姿估计
- 编排感知与规划的工作流，优化机器人整体行为
- 开发场景理解算法，包括开集检测、知识图谱和多模态技术
- 构建数据闭环，自动化标注和性能评测
- 扎实的C/C++编程能力和Linux系统开发经验
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
- 在感知、规划或机械臂控制至少一个领域有深入理解
- 掌握图像处理、模式识别或机器人系统工程等核心技能
申请策略
- 了解智元机器人的产品和业务方向，在简历和面试中展示对机器人行业的热情
- 准备技术案例，注重解决问题的思路和量化成果
- 突出相关实习或项目经历，如目标检测、语义分割等
- 强调C/C++和PyTorch/TensorFlow的实际使用经验
- 展示在机器人或自动驾驶领域的竞赛或论文成果
- 体现团队协作和沟通能力，尤其是跨领域合作
- 巩固C/C++和Linux系统编程，熟悉多线程和性能优化
- 深入一个感知子方向（如6D位姿估计），阅读前沿论文并复现
面试指南
- 对于算法原理问题，从基础概念出发，结合具体应用场景分析
- 对于项目经验问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于开放性问题，先提出假设，再分点论述，必要时引用论文或实践
- 请解释YOLO算法的工作原理，并如何改进小目标检测？
- 你如何评估一个感知算法的性能？请举例说明
- 描述一次你处理过的最具挑战性的算法项目，包括遇到的问题和解决方案
- 在Linux环境下，如何调试一个C++程序的内存泄漏？
- 你如何看待机器人感知中的Occupancy网络？与传统方法相比有何优劣？
职位点评
73
综合评分
前沿机器人感知算法实习，技术成长极高，薪酬与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行业前沿的求职者，对短期薪酬和WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展95
工作生活60
使命价值75
薪资福利
40较低
实习生薪资相对全职偏低，但B轮公司福利可能包含餐补等，整体经济回报有限。
薪资信号未披露（AI估算：8K-15K/月）
成长发展
95较高
该岗位涉及机器人感知前沿技术，提供实战机会和导师指导，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈目标检测、语义分割、6D位姿估计、Occupancy、多模态、知识图谱
业务类型profit_center
工作生活
60中等
现场办公，深圳科技园地点，工作时间偏弹性但可能加班，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
机器人行业高速增长，岗位直接参与核心算法研发，社会意义和前景较好。
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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