智元机器人
世界模型算法实习生
世界模型算法实习生
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公具身智能
具身智能
世界模型
仿真环境
具身智能
多模态学习
机器人控制
深度学习
算法研发
视频生成
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿具身智能算法实习、技术成长空间极大、科研导向强、现场办公节奏紧凑
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0万
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 1570 个在招 · 其中具身智能 50 个
市场机会
选择面较广
上海 · 具身智能 · 78 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于具身智能领域的核心算法研发，主要参与世界模型的构建、训练与评测工作
候选人将处理视频及多模态时序数据，探索环境预测与机器人交互策略的深度融合，并协助搭建仿真环境与评估体系
具备扎实深度学习基础与科研经验者优先，优秀产出可直接应用于真实机器人系统或发表顶会论文
最低要求
本科高年级、硕士或博士在读，机器学习、计算机视觉、机器人等相关方向，具备良好的深度学习和代码基础
对视频生成、生成模型、世界模型、机器人学习或仿真有较强兴趣
具备良好的实验分析与问题定位能力
工作职责
参与面向具身智能的世界模型研发
参与视频、多模态时序及机器人交互数据的建模、训练与评测
参与环境预测、交互建模及世界模型与机器人策略结合相关研究
支持世界模型、仿真环境及评测体系建设
优秀成果可形成论文、开源项目或真实机器人应用
优先资格
有相关论文复现、模型训练或科研项目经验者优先
能长期稳定实习者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦具身智能前沿赛道，技术栈涵盖世界模型与多模态生成，极具行业前瞻性
- 背靠头部机器人企业，拥有真实硬件部署场景与充足算力资源
- 优秀成果可直接转化为学术发表或工业级应用，履历含金量高
- 世界模型与机器人策略结合尚处探索期，缺乏成熟基准，需自主设计实验方案
- 算法迭代依赖高质量仿真与真机数据，调试周期长且容错率低
- 高强度科研节奏要求快速跟进最新文献
- 适合对具身智能与生成式AI交叉领域充满热情、具备强科研自驱力与扎实编程基础的在读硕博或优秀本科生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向具身智能算法专家、多模态大模型研究员或机器人控制工程师方向发展
- 积累项目经验后有机会主导核心模块研发，或进入顶尖科研机构深造
- 负责具身智能场景下世界模型的算法设计与训练，处理多模态时序数据以构建环境认知
- 探索模型输出与机器人底层控制策略的闭环联动，搭建仿真测试平台验证算法有效性
- 跟踪前沿生成模型进展，推动研究成果向论文或实体机器人落地转化
- 扎实的深度学习框架使用能力（PyTorch等），熟悉Transformer、扩散模型或自回归生成架构
- 具备较强的数学推导与代码实现功底，能快速复现顶会论文算法
- 了解机器人学基础或多模态表征学习方法
申请策略
- 提前调研智元机器人最新产品与技术路线，面试时展示对具身智能痛点的独立思考
- 准备至少一个完整的项目复盘案例，重点说明问题定义、实验设计与失败排查过程
- 突出深度学习项目经历，详细列出复现过的SOTA模型名称、改进点及性能指标
- 强调多模态数据处理、仿真环境搭建或机器人控制相关实践
- 附上GitHub开源项目或已发表论文链接
- 强化PyTorch/TensorFlow底层调优能力，深入理解Diffusion/Transformer架构细节
- 补充机器人运动学基础与ROS/Isaac Sim仿真工具链知识
- 提升英文文献阅读与学术写作能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经历，清晰界定背景、任务、行动与结果
- 针对算法评估问题，先定义核心指标（如预测误差、策略成功率），再说明消融实验与对比基线设计思路
- Sim2Real问题可从域随机化、自适应微调与物理引擎参数校准三个维度展开
- 请详细介绍你复现过的一篇世界模型或视频生成相关论文，你的改进点是什么？
- 如何设计实验来评估世界模型在机器人交互任务中的泛化能力？
- 面对仿真到真机的Sim2Real差距，你会采取哪些技术手段进行缓解？
- 系统梳理近一年CVPR/ICLR/RSS关于World Model与Embodied AI的核心论文
- 动手跑通一个开源视频生成或机器人仿真Demo，熟悉数据流水线与训练日志分析
职位点评
薪资福利65
成长发展92
工作生活55
使命价值88
薪资福利
65中等
实习津贴在上海具身智能赛道处于市场中等偏上水平，但作为短期实习岗位，薪资福利并非核心吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：7.0千–1.2万/月）
成长发展
92较高
岗位直接切入具身智能与世界模型前沿方向，提供顶会论文发表、开源贡献及真实机器人部署机会，技术成长路径极宽。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈世界模型、具身智能、多模态时序、视频生成、仿真环境
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
机器人算法研发通常需驻场操作硬件与调试仿真，工作模式偏向现场办公；科研导向节奏较快，WLB信号未明确提及。
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
88较高
致力于推动具身智能技术落地，让机器人具备环境认知与交互能力，具有显著的社会价值与科技使命感。
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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