智元机器人
具身操作算法工程师
具身操作算法工程师
发布于 大约 9 小时前实习/见习
上海市
中级经验
实习生
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Llm
Pytorch
Ros/Ros2
Sim2Real
Tensorflow
强化学习
机器人操作
模仿学习
灵巧手
AI 估算 · 5k–10k
上海机器人算法实习，硕士博士学历，技能热门，薪资中等偏上，但实习期较短。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于机器人灵巧手操作算法的研发，通过模仿学习、强化学习等技术，提升机器人在复杂场景下的抓取、装配等能力，并参与端到端操作框架的探索
适合对机器人操作有浓厚兴趣、具备计算机或机器人学背景的硕士/博士在读学生
最低要求
硕士或博士在读，机器人学、人工智能、计算机等相关领域
操作算法经验：熟悉机器人抓取、装配等操作任务，有灵巧手或双臂协同项目经验者优先
了解力控（如阻抗控制）、触觉反馈或非刚性物体操作技术
学习与优化：掌握模仿学习、强化学习等算法，有操作策略训练经验（如GraspNet、Diffusion Policy等）
熟练使用PyTorch/TensorFlow，具备机器人仿真（Sim2Real）经验者加分
工程能力：熟练使用Python/C++，熟悉ROS/ROS2基础框架
具备扎实的代码调试与算法部署能力
工作职责
研发机器人操作算法，重点突破灵巧手抓取、精细装配、多物体操作等任务，提升机器人在复杂场景下的操作能力
开发基于学习的操作策略（模仿学习、强化学习等），实现动态环境下的自适应抓取与操作
探索端到端操作框架，结合大语言模型（LLM）与视觉-动作映射，实现“感知→决策→执行”的高效闭环
基于仿真平台（如Isaac Sim、MuJoCo）构建高保真操作训练环境，加速算法迭代与真实机器人部署
参与前沿操作算法研究（如触觉反馈利用、非刚性物体操作、多模态操作策略等）
优先资格
在机器人操作领域（如抓取、装配、触觉操作等）发表过顶会论文（ICRA、IROS、CoRL等）
有机械臂操作相关经验或项目
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦机器人操作核心技术，参与真实人形机器人和灵巧手项目，积累稀缺经验
- 开放的研究氛围，支持成果发表和专利申报，学术和产业双丰收
- 公司处于具身智能赛道前沿，B轮融资后发展迅速，未来机会多
- 操作算法难度高，需要兼顾仿真和真实部署，实验失败率高，需耐心和毅力
- 实习周期可能较短，需快速上手，对自学能力和抗压能力要求高
- 该职位适合对机器人操作有强烈兴趣、具备扎实AI和机器人学背景、渴望在具身智能领域做出实际贡献的硕士/博士在读生
缺点 / 挑战
- 竞争激烈，优选有顶会论文或相关项目经验的申请者，门槛较高
角色解读
- 在操作算法领域深耕，成为机器人操作专家，参与前沿研究并发表顶会论文
- 向全栈机器人工程师发展，融合感知、规划与控制，主导完整机器人系统
- 可转向具身智能算法或机器人产品设计，结合大模型推动商业化应用
- 研发机器人灵巧手的抓取、装配等操作算法，并利用仿真平台加速迭代
- 开发模仿学习或强化学习策略，使机器人能在动态环境中自适应操作
- 探索结合大语言模型和视觉-动作映射的端到端操作框架，实现感知到执行的闭环
- 扎实的机器人学或人工智能背景，熟悉操作任务和常用算法（如GraspNet、Diffusion Policy）
- 熟练使用PyTorch/TensorFlow进行深度学习模型训练，并有Sim2Real经验
- 工程能力：Python/C++编程，熟悉ROS/ROS2，具备算法部署和调试能力
申请策略
- 在求职信中说明你对机器人操作的兴趣和具体项目经历，强调与岗位的匹配度
- 了解智元机器人的产品和技术方向，展示你对其发展愿景的认同
- 突出操作相关项目经验（如灵巧手抓取、机械臂装配），并附上演示视频或GitHub链接
- 展示模仿学习或强化学习训练经历，尤其是使用GraspNet、Diffusion Policy等工具
- 强调编程能力（Python/C++、ROS）和仿真经验（Isaac Sim、MuJoCo）
- 如有论文发表或开源贡献，单独列出，并简要说明你的贡献
- 如果对灵巧手操作不熟悉，可提前学习相关论文和开源代码（如Dexpert、DexNet）
- 练习使用Isaac Sim或MuJoCo搭建简单的抓取仿真环境，积累Sim2Real经验
面试指南
- 对于项目类问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和解决问题过程
- 对于算法比较问题，先解释核心原理，再对比利弊，最后结合场景给出选择建议
- 对于开放设计问题，提出结构化的方案，分模块论述，并提及可能遇到的挑战和备选方案
- 请描述一个你实现过的机器人抓取或装配项目，包括算法选择、仿真到实物迁移的挑战
- 模仿学习和强化学习在机器人操作中的优缺点分别是什么？你如何选择？
- 如何设计一个端到端的操作框架？LLM在其中扮演什么角色？
- 在Sim2Real过程中，常见的域迁移问题有哪些？如何解决？
- 你对灵巧手操作中触觉反馈的理解？是否有相关经验？
职位点评
68
综合评分
前沿机器人操作算法实习，技术成长空间极大，薪资和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
适合重视技能成长、科研产出和前沿技术探索的求职者，对短期薪资和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90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
40较低
实习岗位薪资水平有限，且未明确提及福利，补偿性动机满足程度较低。
薪资信号未披露（AI估算：5K-10K/月）
成长发展
90较高
该岗位聚焦前沿操作算法，提供真实机器人平台和学术支持，技能成长和科研产出机会极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈灵巧手、模仿学习、强化学习、LLM、Sim2Real、Isaac Sim、MuJoCo
成长机会支持成果发表与专利申报
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
实习岗位通常要求现场办公，上海通勤成本高，未提及弹性工时或远程选项，生活化动机满足一般。
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
具身智能赛道高速增长，机器人操作可推动自动化发展，社会价值较高，但实习岗位直接影响力有限。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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