智元机器人
VLA大模型实习生
VLA大模型实习生
发布于 大约 17 小时前实习/见习
实习生仅现场办公具身智能
具身智能
Openvla
Pytorch
Ros
Vla
具身智能
大模型部署
数据处理
机器人
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
前沿技术、实战价值极高的具身智能实习，技术成长天花板高，但对综合能力要求严苛且工作生活平衡可能一般。
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。
薪资怎么样
6K
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 1440 个在招 · 其中具身智能 21 个
市场机会
选择适中
上海 · 具身智能 · 42 个在招
职位详情
关于这个职位
本岗位为智元机器人的VLA大模型实习生，专注于视觉-语言-动作大模型在实体机器人平台上的落地与闭环优化
工作内容将贯穿从数据采集、治理到模型微调、真机验证的全流程，深度参与具身智能技术的前沿项目攻坚，旨在帮助实习生快速掌握并应用该领域的核心落地技术
最低要求
专业背景：计算机、人工智能、自动化、机器人工程、电子信息等相关专业，本科及以上在读，大三、研一、研二优先
核心经验（硬性优先）：具备机器人项目实操经验（机械臂、移动机器人、ROS/ROS2开发等），同时有VLA/多模态大模型、具身智能、机器人策略学习相关项目、实训或科研经验者优先
数据能力：深刻理解AI模型训练的数据逻辑，具备极强的数据质量认知，熟悉数据清洗、降噪、数据集划分、类别平衡、数据泄漏规避等核心方法，能够独立发现并解决数据问题
技术基础：熟练使用Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架
了解机器人基础参数（关节状态、末端位姿、时序同步等），掌握基础模型推理、微调流程
综合素质：学习能力极强，对新生技术敏感，能快速上手陌生模型与机器人硬件适配
逻辑清晰，擅长问题拆解与归因，抗压能力强，愿意深耕落地工程问题
其他：做事严谨细致，具备良好的代码规范和文档沉淀习惯，有自动驾驶、具身智能、机器人算法落地实习经历者优先
工作职责
VLA模型落地部署与调试：参与开源/自研VLA模型（OpenVLA、π0等）在机械臂、移动机器人等实体设备上的移植、推理部署与联调，解决模型推理延迟、动作不精准、指令适配等真机落地问题，保障模型输出动作可执行、可复现
机器人数据闭环建设：负责机器人真机/仿真场景下的多模态数据采集、清洗、筛选、标注校验，搭建标准化数据处理pipeline
深度把控训练数据质量，识别数据噪声、时序错位、场景缺失、标注误差等问题，优化数据配比与采样策略，支撑模型微调迭代
模型效果迭代与评测：配合完成VLA模型微调、效果测评、问题归因，针对机器人抓取、导航、场景交互等实操场景的效果短板，从数据、参数、推理策略维度提出优化方案并落地验证
落地流程标准化：整理VLA落地全流程文档、测试报告与优化方案，沉淀可复用的机器人VLA部署规范、数据治理标准，协助团队搭建落地评测基准
前沿技术跟进：快速跟进VLA、具身智能、机器人模仿学习等前沿技术，结合业务落地场景完成技术调研与适配验证，支撑项目技术迭代
优先资格
有VLA/多模态大模型、具身智能、机器人策略学习相关项目、实训或科研经验者优先
有自动驾驶、具身智能、机器人算法落地实习经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与具身智能（VLA大模型）这一前沿且热门领域的实战项目，技术成长价值极高
- 工作涉及从数据到模型再到真机的完整闭环，能获得非常宝贵的全链路工程经验
- VLA和机器人落地技术难度大，需要同时理解模型、数据和硬件，对学习能力和综合能力要求极高
- 真机调试可能遇到各种硬件和环境相关的意外问题，需要很强的耐心和问题解决能力
- 对机器人与人工智能交叉领域有浓厚兴趣，具备扎实编程和机器学习基础，且不畏惧从零开始解决复杂工程问题的在读本科生或研究生
缺点 / 挑战
- 在知名的机器人公司实习，能接触顶尖的技术团队和真实的行业落地挑战
- 作为实习岗位，在有限时间内需要快速产出成果，可能面临一定的学习和交付压力
角色解读
- 深入成为具身智能领域的算法或工程专家，专注于VLA模型在特定机器人场景的落地优化
- 向机器人系统架构师方向发展，负责整体软硬件协同与数据平台建设
- 积累深厚的行业经验后，可转向前沿技术预研或产品化方向，推动技术商业化
- 负责将前沿的视觉-语言-动作大模型适配并部署到真实的机器人硬件上，并调试解决实际运行中的问题
- 承担机器人项目中多模态数据的全流程处理，从采集、清洗到质量把控，为模型训练提供高质量数据燃料
- 参与模型在真实场景下的效果评测与优化，通过分析数据、调整参数来提升机器人任务执行的成功率
- 参与技术调研和文档沉淀，将实践经验转化为团队可复用的部署规范和知识库
- 掌握机器人操作与开发基础，如熟悉机械臂、移动机器人或ROS/ROS2，能进行基本的硬件联调
- 扎实的编程与机器学习框架功底，熟练使用Python，并熟悉PyTorch或TensorFlow
- 深刻理解数据对模型性能的决定性作用，具备独立的数据质量分析、清洗与处理能力
- 强烈的好奇心、快速学习能力和解决复杂工程问题的耐心与逻辑思维
申请策略
- 在简历或面试中，表现出对“机器人落地闭环”的理解和热情，而不仅仅是调用API
- 可以主动了解智元机器人的主要产品方向和已公开的技术成果，在面试中展示你做过功课
- 突出与机器人相关的项目经历，如ROS开发、机械臂控制、SLAM等，展示硬件交互能力
- 详细描述与多模态数据处理或大模型相关的项目或课程作业，体现数据理解和模型训练经验
- 如有任何关于具身智能、强化学习、模仿学习的论文阅读或复现经历，务必列出
- 强调解决问题的具体案例，例如你是如何定位并解决一个技术bug或优化某个流程的
- 复习并实践ROS/ROS2基础知识，尝试用模拟器搭建简单的机器人控制项目
- 深入阅读1-2篇VLA或具身智能领域的代表性论文（如OpenVLA），了解其核心原理
面试指南
- 对于技术原理问题，采用“定义-核心区别-应用场景-个人理解”的结构进行回答，突出你的思考深度
- 对于项目经验问题，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来清晰地讲述，重点突出你的个人贡献和解决问题的思路
- 对于开放性和动机性问题，结合职位描述中的工作内容，将个人兴趣、技能积累与公司的具体项目联系起来
- 请简述你对VLA（视觉-语言-动作）大模型的理解，它与普通视觉语言模型有什么核心区别？
- 如果让你负责一个机器人抓取物体的任务数据采集，你会考虑哪些关键因素来保证数据质量？
- 请描述一个你处理过的最复杂的机器人或AI项目，你遇到了什么挑战，如何解决的？
- 你熟悉ROS吗？请描述你用ROS构建的一个小项目的架构
- 你为什么对具身智能和机器人落地这个方向感兴趣？
职位点评
薪资福利65
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
65中等
作为一线城市高科技领域的实习岗位，其薪资福利水平处于市场中等，能满足实习生基本生活需求，但非核心优势。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
95较高
该职位聚焦VLA大模型落地、具身智能等前沿技术，提供从数据到部署的全链路实战，技术成长路径清晰且价值极高，是发展性动机的核心满足点。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、具身智能、OpenVLA、π0、ROS/ROS2、PyTorch、TensorFlow
成长机会快速掌握具身智能前沿落地技术、沉淀可复用的...规范、协助团队搭建落地评测基准
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
工作地点为上海（高成本城市），且作为机器人硬件相关实习，大概率需现场办公，办公灵活性和通勤成本方面满足程度有限。
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
85较高
参与推动机器人智能水平提升的实际工作，具有明确的技术应用价值和社会意义，行业处于高速增长赛道，能带来较高的使命感和行业认同感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号助力团队实现VLA模型在机器人实操场景的稳定落地、快速掌握具身智能前沿落地技术
创新程度开拓性创新（行业首创）
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