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灵巧手具身算法助理研究
灵巧手具身算法助理研究
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公具身智能
具身智能
Pytorch
Ros
Vla
具身智能
分布式训练
多模态模型
大语言模型
强化学习
端侧部署
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿具身智能算法实习岗，技术栈顶尖、成长空间极大，但工作强度可能较高。
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。
薪资怎么样
9千
比具身智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1440 个在招 · 其中具身智能 27 个
市场机会
选择适中
上海 · 具身智能 · 49 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位聚焦灵巧手具身智能算法链路，参与数据构建、模型训练、强化学习及智能体决策等核心模块
依托真实灵巧手平台，完成从模型训练到端侧部署的闭环实践，适合计算机、AI等相关专业硕博在读学生
最低要求
硕士或博士在读，计算机、人工智能、机器人、控制工程等相关专业
熟悉 Python，了解 PyTorch 等深度学习框架，有实际训练或部署经验
在以下至少一个方向有项目经历或研究基础：深度学习模型训练（预训练、后训练、多模态学习等）
VLA/WAM 等具身智能大模型或多模态基础模型训练和应用
Dagger或强化学习训练
工作职责
数据基础设施：参与灵巧手数据的采，训，测，推流水线建设
模型研发与测试：探索多模态模型训练与评估模型性能
落地部署与性能提升：开发端侧部署方案，长时间运行与提升任务成功率
智能体与任务规划：研究Agentic Model的作用和性能边界
探索以大语言模型为核心的机器人任务规划方法
评测与迭代：协助构建评测基准与实验流程，探索模型优化和性能提升方案
优先资格
有柔性物体操作经验
有灵巧手、多指操作或接触丰富任务的研究经验
有大规模分布式训练实践（DDP/FSDP/DeepSpeed 等）
有 ROS/ROS2 使用经验
在机器人或机器学习顶级学术会议发表过论文
熟练使用 AI coding 工具辅助研发
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能与机器人技术的最前沿，能接触真实灵巧手平台与全栈研发链路
- 公司提供充足GPU资源与开放研究氛围，支持成果发表与开源，利于学术与技术双轨发展
- 具身智能属于前沿交叉领域，技术迭代极快，需要持续跟进最新论文并解决真机部署中的长尾问题
- 适合对机器人、强化学习和多模态大模型有浓厚兴趣，且具备较强科研动手能力的计算机或AI专业硕博在读学生
缺点 / 挑战
- 从仿真到真机的Sim2Real迁移存在较大挑战，需要处理大量硬件与物理环境的噪声
角色解读
- 从算法研究助理成长为具身智能领域的核心算法工程师或研究员
- 积累从仿真到真机部署的全栈经验，未来可向机器人系统架构师或AI科学家方向发展
- 负责灵巧手具身智能算法的数据采集、训练、测试与推理流水线建设
- 探索多模态模型训练、强化学习及大语言模型在机器人任务规划中的应用，并完成端侧部署与性能优化
- 扎实的Python编程能力与PyTorch深度学习框架使用经验
- 在深度学习、VLA/WAM具身大模型或强化学习至少一个方向有实际项目或研究基础
申请策略
- 在简历或面试中展示对Agentic Model和机器人任务规划的最新理解，体现对前沿技术的敏锐度
- 突出在深度学习、强化学习或具身智能大模型（如VLA）方面的具体项目经历与研究成果
- 强调实际模型训练、端侧部署或分布式训练（DDP/DeepSpeed）的落地经验
- 提前熟悉ROS/ROS2系统，了解机器人操作系统的基本通信机制
- 深入学习Sim2Real技术或柔性物体操作相关的仿真与真机调试技巧
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，清晰阐述背景、任务、行动和结果，重点突出个人的技术贡献
- 理论与实践结合：回答技术问题时，先讲核心原理，再结合具体代码或实验数据说明落地效果
- 请介绍你在VLA或强化学习方向的一个具体项目，遇到了什么难点，如何解决的？
- 在将仿真环境训练的模型部署到真实灵巧手时，如何处理Sim2Real的Gap？
- 你如何看待大语言模型（LLM）在机器人任务规划中的作用与局限性？
- 请简述DDP和FSDP的区别，以及在多模态大模型训练中如何应用？
- 复习具身智能、强化学习及多模态大模型的经典与最新论文（如RT-2, Octo等）
- 准备自己过往项目的详细技术细节，特别是模型训练调优和真机部署的踩坑经验
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活60
使命价值90
薪资福利
75中等
作为前沿科技公司的实习岗位，提供有竞争力的实习补贴，表现优秀者有机会转正，薪资信号在实习生中处于中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：6.5千–1.08万/月）
福利待遇实习补贴、转正机会
成长发展
95较高
岗位聚焦具身智能前沿技术，提供充足GPU资源与开放研究氛围，支持成果发表，与资深专家合作，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、VLA、WAM、Dagger、强化学习、ROS、DDP、FSDP、DeepSpeed、Agentic Model、LLM
成长机会与资深算法工程师/研究员合作、支持优秀成果发表与开源、有机会转正
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
实习岗位通常工作强度较大，尤其是前沿算法研发和真机调试阶段，JD未明确提及WLB或弹性工作制。
工作模式未明确
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
90较高
具身智能是极具前景的新兴领域，致力于让机器人具备类似人类的灵巧操作能力，具有极高的科技探索价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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