智元机器人
具身感控融合算法工程师
具身感控融合算法工程师
发布于 大约 11 小时前实习/见习
上海市 / 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)
3D场景重建
Cuda
Pytorch
Sim2Real
强化学习
灵巧手
环境感知
语义建图
阻抗控制
AI 估算 · 6k–10k
实习岗位，上海/北京算法实习生月薪通常6k-10k，公司B轮融资，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为具身感控融合算法实习生，你将参与环境感知与语义建图、强化学习运动控制、灵巧手自适应抓取等前沿算法的研发与优化，提升机器人在复杂场景下的感知与操作能力
该职位提供从算法设计到真机部署的完整实践机会，适合对机器人智能控制有浓厚兴趣的同学
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
（1）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
（2）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
（3）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
优先资格
（1）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
（2）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
（3）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
（4）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
（5）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
- 参与机器人领域最前沿的感知与控制算法研究，技能含金量高
- 公司B轮融资，处于快速发展期，有机会直接接触核心项目
- 工作地点上海/北京，均为一线城市，科技氛围浓厚
- 算法研究难度大，需要较强的理论基础和动手能力，实习期需要快速学习
- 涉及多方向融合（感知、控制、灵巧手），知识广度要求高
- 实习岗位竞争激烈，需要出色项目经验才能脱颖而出
- 适合对具身智能和机器人控制有强烈兴趣，具备扎实编程和AI基础，渴望在真实机器人平台上实践算法的研究型同学
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 实习期可深入接触机器人前沿技术，积累从仿真到真机的完整研发经验
- 表现优秀可转正为正式算法工程师，未来向高级算法专家或技术leader方向发展
- 具身智能是AI热门赛道，积累经验后可跳槽至其他机器人公司或大厂AI Lab
- 研究并优化环境感知与语义建图算法，涉及3D场景重建、多模态特征对齐等，提升机器人对环境的理解能力
- 研究强化学习运动控制算法，优化奖励函数和Sim2Real迁移，实现机器人全身灵活运动
- 开发灵巧手自适应抓取算法，融合触觉反馈和阻抗控制，提升杂乱场景下的抓取成功率
- 扎实的编程基础，熟练掌握Python/C++，熟悉PyTorch/CUDA等AI框架
- 具备AI训练、深度学习、计算机视觉或强化学习相关项目经验
- 了解机器人感知、控制、建图定位等基础知识，有相关算法开发经历优先
申请策略
- 提前了解智元机器人的产品和技术方向，在面试中展现对公司的认可
- 准备一个完整的算法项目案例，从问题定义到结果分析，展示工程和创新能力
- 突出强化学习、计算机视觉或机器人控制相关的项目经历，如有论文或开源贡献更佳
- 详细描述在Python/C++和PyTorch框架下的算法实现经验，尤其是模型训练和部署
- 强调独立解决问题的能力，例如如何调试仿真环境或优化算法性能
- 若缺乏机器人经验，可快速学习ROS、Gazebo或MuJoCo等仿真工具
- 补充强化学习经典算法（如PPO、SAC）和Sim2Real迁移方法的知识
面试指南
- 对于算法原理问题，从问题定义、经典方法、你的改进点三个层面回答
- 对于项目经历问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 对于代码问题，先理清思路，再逐步写出实现，注意性能优化
- 请介绍一个你实现的强化学习项目，包括奖励函数设计和训练过程
- 如何解决Sim2Real中的域适应问题？请举例说明
- 你对3D语义建图的理解？常用的深度估计和点云处理算法有哪些？
- 在多指灵巧手抓取中，如何融合触觉反馈？
- 用C++编写一个简单的CUDA kernel实现卷积操作
职位点评
69
综合评分
前沿具身智能算法实习，技术深度高，发展空间大，但现场办公且WLB不明确。
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
最适合追求技术成长和前沿算法研究的同学，对薪资和WLB要求不高。
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
实习薪资处于市场中等水平，但作为实习岗位，福利较少，且未明确薪资面议。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
85较高
该职位涉及前沿的具身智能技术，包括强化学习、语义建图、灵巧手控制等，能够显著提升算法和工程能力，发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、Sim2Real、语义建图、灵巧手、阻抗控制、PyTorch、CUDA
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
要求现场办公，且未提及弹性工作或WLB，作为算法岗可能面临高强度研发压力。
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
具身智能属于AI新兴赛道，对机器人技术有正向社会价值，但具体的社会影响力未在JD中强调。
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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