智元机器人
具身算法研究员
具身算法研究员
发布于 大约 7 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Agenticai
Cuda
Pytorch
Vla
Wam
多模态
导航定位
强化学习
机器人
AI 估算 · 4k–8k
实习岗位通常薪资较低，但智元机器人作为B轮公司且研究方向前沿，提供有竞争力的实习补贴，约4-8k/月。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向具身智能前沿算法的研究实习岗位
你将参与机器人自主导航、环境感知、强化学习控制、灵巧手操作、多模态Agentic AI以及VLA/WAM大模型训练推理等方向的核心算法开发与落地，在真实机器人平台上进行调试与优化，深入了解并推动具身智能技术的发展
最低要求
（1）计算机、软件、自动化、机械、电子、数学、精密仪器等相关专业本科、硕士、博士在读同学
工作职责
投入自主导航与定位系统构建，优化复杂场景目标定位、动态目标实时跟踪、复杂环境重定位、视觉语言实时导航等算法，参与算力受限下的性能优化和真机闭环测试，提升机器人在动态和非结构化场景下的导航精度与实时性
投入环境感知与语义建图算法研究，优化3D场景重建、开放词表语义理解、多模态特征对齐与融合、实时稀疏建图技术，参与感知模块计算与内存性能优化，提升机器人对开放环境的认知粒度与建图效率
投入强化学习运动控制算法研究，优化奖励函数设计、Sim2Real迁移、全身运动控制、生成式运控等技术，参与仿真环境搭建与真机部署调试，提升机器人在复杂场景下的运动鲁棒性、灵活性及抗干扰能力
投入灵巧手自适应抓取算法开发，优化多指协同控制、触觉反馈融合、未知物体泛化抓取策略及基于阻抗控制的柔顺操作算法，参与抓取规划仿真与真机标定调优，提升灵巧手在杂乱场景下的抓取成功率与操作精细度
投入多模态AgenticAI算法研究，优化上下文管理、场景语义理解、多步工具调用、SFT场景微调、AgenticRL等技术，参与Agentic工作流编排与端云协同开发，提升长时程任务执行效率、自主纠错能力和系统鲁棒性
投入VLA/WAM端到端大模型训练与推理优化，优化多模态数据合成、世界模型状态预测、端侧大模型架构设计等技术，参与大模型在边缘计算平台的推理部署与算子加速，提升具身大模型的泛化能力与端侧推理实时性
优先资格
有以下任一经验者优先：
a. 编程基础扎实，掌握python/C/C++编程语言，熟悉pytorch/cuda等AI开发框架，有良好的架构设计和编程习惯
b. 具有AI训练、AI推理、CV、深度学习、模型部署等AI算法相关经历
c. 具有机器人多模感知、路径规划、运动控制、建图定位相关算法研究和开发经历
d. 具备较强的新技术和新架构研究能力，可快速跟踪洞察业界最前沿AI领域技术
e. 具备独立工作能力和解决问题的能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与最前沿的具身智能研究，技术含量高，积累顶级项目经验
- 公司处于快速发展期，B轮融资，成长空间大
- 接触真实机器人平台，动手调试机会多，理论与实践结合紧密
- 研究方向多，需要快速掌握多个交叉领域的知识，学习曲线陡峭
- 真机调试和性能优化工作强度较大，需要较强的耐心和问题解决能力
缺点 / 挑战
- 算法落地要求高，需兼顾精度与实时性，工程挑战大
- 适合对机器人和人工智能有浓厚兴趣、乐于接受挑战、具备较强自学能力和编程基础的理工科在读学生，尤其是计算机、自动化、机械等相关专业
角色解读
- 从算法研究实习到正式研究员，深入掌握具身智能核心技术体系
- 向具身大模型、多模态AI等前沿方向深耕，成为领域专家
- 未来可向机器人系统架构师或技术负责人方向发展
- 参与具身机器人核心算法研发，包括自主导航、环境语义建图、强化学习运动控制等
- 负责灵巧手自适应抓取策略开发，优化多指协同与触觉融合算法
- 参与多模态Agentic AI系统构建，实现场景理解与长时程任务执行
- 参与VLA/WAM大模型训练推理优化，进行端侧部署与性能调优
- 扎实的编程能力，精通Python/C++，熟悉PyTorch/CUDA等框架
- 具备AI算法经验，如深度学习、强化学习、计算机视觉或模型部署
- 具备机器人相关经验，如多模感知、路径规划、运动控制或建图定位
- 快速学习新技术的能力，能跟踪前沿AI领域动态
申请策略
- 在简历中体现对具身智能的热情和自主探索能力，如个人博客、GitHub项目
- 面试前准备一个完整的算法项目案例，能清晰阐述思路和成果
- 突出相关项目经验，尤其是机器人、强化学习、深度学习或计算机视觉方向的成果
- 强调编程能力，列出使用Python/C++、PyTorch等工具的具体项目
- 如有竞赛获奖、论文发表或开源贡献，务必展示
- 提前熟悉PyTorch和CUDA编程，了解模型部署基本流程
- 学习强化学习基础（如PPO、奖励函数设计）和机器人控制理论
- 阅读相关前沿论文（如RT-2、Mobile ALOHA等），了解具身智能最新进展
面试指南
- 介绍项目背景、目标和个人贡献
- 然后详细说明技术方案和关键决策
- 最后总结成果和反思
- 针对算法问题，先阐述基本原理，再结合具体场景分析
- 提到优化方法时，注重对比不同方案的优劣
- 请描述一个你优化过强化学习奖励函数的项目，遇到了哪些挑战？
- 如何实现一个基于视觉的机器人自主导航系统？
- 你对端到端VLA模型的理解是什么？部署到嵌入式设备需要考虑哪些问题？
职位点评
71
综合评分
前沿具身智能算法实习，技术成长极高，薪资一般，需现场办公。
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
该职位最适合以技术成长和前沿探索为核心动机的求职者，特别是希望在具身智能领域深耕的学生。
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50
使命价值85
薪资福利
40较低
实习岗位薪资相对较低，福利不明确，但作为知名机器人公司实习经历对长期职业发展有助力。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
95较高
该岗位涉及具身智能最前沿技术（强化学习、大模型、多模态等），能极大提升算法和工程能力，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、PyTorch、CUDA、强化学习、深度学习、VLA、WAM、多模态
业务类型profit_center
工作生活
50较低
现场办公，地点在北京，未提及弹性工时或远程，但作为实习通常要求全职，工作强度可能较大。
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
85较高
具身智能是人工智能与机器人交叉的朝阳赛道，具有显著的社会价值和技术突破意义，创新程度高。
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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