智元机器人
具身多模态数据分析算法开发实习生
具身多模态数据分析算法开发实习生
发布于 大约 14 小时前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Nlp
Pytorch
Vlm
多模态
数据挖掘
数据质量
自动标注
计算机视觉
语音处理
AI 估算 · 4k–8k
上海算法实习岗位，硕士学历，B轮中大型企业，薪资具备竞争力，综合考虑技能难度和行业前景。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位专注于具身智能领域多模态数据的分析与算法开发，你将参与数据质量评估、自动标注、语料构建等工作，为机器人模型训练提供高质量数据
适合机器学习、计算机视觉或NLP方向在读硕士，需掌握Python和PyTorch，对数据工程有兴趣
最低要求
机器学习、数据科学、计算机、机器人等相关专业在读硕士及以上，能保证每周至少 3 天、连续 3 个月以上到岗实习
精通 Python
算法方向需熟悉 PyTorch
了解下列方向之一即可：数据质量与评测、多模态与计算机视觉、自动标注与数据挖掘、NLP 与语料工程、语音与对话数据
踏实主动，具备较强的学习意愿与跨方向学习能力
工作职责
数据质量评价：参与多模态数据质量规则与指标体系的建设，协助完成数据质量分析与价值评估
多模态处理：参与视频、传感器、轨迹等原始数据的清洗、解析与预处理，协助多传感器时间同步与抽帧、解码等工作
自动标注：参与基于 VLM 的预标注流水线开发，协助在线打标与难例挖掘
数据质检与挖掘：参与自动化质检与异常检测，协助数据去重、相似度分析与高价值样本筛选
交互语料工程：参与文本、语音、对话语料的清洗、去重与质量过滤，协助意图、槽位、实体或情感标注，或知识图谱抽取与大模型后训练语料生产
语音交互数据：参与语音交互场景下的 ASR 转写与校对，协助方言、口语化语音数据的处理，以及语音情感标注与多轮对话情绪流转分析
优先资格
有计算机视觉、NLP、数据挖掘或语料工程相关的课程项目、竞赛、论文或实习经历
了解 VLM、VLA、大模型的数据需求（预训练、SFT、RLHF），或熟悉 ROS、FFmpeg、OpenCV、点云处理等
处理过 Ego4D、Open X-Embodiment 等大规模数据集，或有知识图谱、检索增强（RAG）相关经历
有智驾或具身智能数据闭环相关经历
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的具身智能和VLM技术，走在AI前沿
- 参与完整数据闭环，积累从数据到模型的实战经验
- 公司为B轮中大型企业，发展快速，平台资源丰富
- 工作内容涵盖多个技术方向，技能提升全面
- 多模态数据处理复杂，需要跨方向学习能力
- 自动化标注和质检需要一定的工程落地能力
- 适合对数据敏感、动手能力强、希望在AI数据工程方向深耕的硕士在读生
缺点 / 挑战
- 实习周期至少3个月，需保证每周3天以上，时间压力较大
角色解读
- 实习转正后可深入具身智能领域，成为数据算法工程师
- 后续可向多模态算法、深度学习研究员方向发展
- 积累大规模数据处理经验，未来可转型数据科学家或AI产品专家
- 负责多模态数据的质量评估与清洗，建立数据规则和指标体系
- 开发基于VLM的自动标注流水线，提升标注效率
- 处理交互语料和语音数据，进行意图、情感等标注
- 参与数据质检、去重和难例挖掘，筛选高价值样本
- 精通Python，熟悉PyTorch，能进行算法开发
- 了解多模态数据处理、计算机视觉、NLP或语音处理至少一个方向
- 具备数据工程能力：清洗、解析、同步、抽帧等
- 熟悉VLM、大模型数据需求者优先
申请策略
- 在求职信中表达对具身智能和数据工程的热情，并举例说明你如何解决数据质量问题
- 了解智元机器人的产品线和技术方向，面试时展示行业认知
- 突出数据相关项目经验，如数据清洗、标注、质量评估
- 展示Python和PyTorch编程能力，附上GitHub或项目链接
- 强调多模态、NLP或语音领域的课程作业或竞赛成果
- 提及了解VLM、大模型数据需求或使用过相关工具
- 系统学习OpenCV、FFmpeg、ROS等工具
- 熟悉Ego4D、Open X-Embodiment等公开数据集的格式与处理
面试指南
- 结合具体项目，按STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答
- 对于技术问题，先给出核心概念，再举例说明实现方法
- 展示学习能力，如遇到不懂的方向，说明你如何快速上手
- 请描述一次你处理多模态数据（如图像+文本）的经历
- 如何评估数据质量？你会设计哪些指标？
- 解释VLM在自动标注中的应用，你了解哪些预标注模型？
- 如何处理大规模数据集中的重复样本？
- 你对具身智能中数据闭环的理解是什么？
职位点评
69
综合评分
前沿具身智能数据实习，技术成长空间大，但需现场办公且时间要求严格。
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
最适合发展性动机强的求职者，希望积累前沿技术经验和数据工程技能。
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85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
实习薪资有一定竞争力，福利未提及，整体补偿性动机满足中等。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
85较高
职位提供前沿技术栈和完整数据闭环经验，成长信号明显，发展性动机满足较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、VLM、VLA、多模态、NLP、数据挖掘、自动标注
成长机会实习、跨方向学习能力
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，需每周至少3天，实习周期连续3个月，灵活性较低。
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
70中等
具身智能是高速增长的AI赛道，对社会有潜在价值，但职位偏工程化，使命感一般。
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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