瑞萨电子
Robotic AI Intern
Robotic AI Intern
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器人开发
机器人开发
Ros
Ros2
传感器融合
强化学习
机器学习
计算机视觉
运动规划
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿机器人AI技术实战，导师制培养，转正机会明确，社会价值高，生活化激励未明确
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
8.0千
比机器人开发中位数低
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 170 个在招 · 其中机器人开发 2 个
市场机会
选择适中
北京 · 机器人开发 · 49 个在招
职位详情
关于这个职位
该实习岗位主要参与真实机器人系统的AI算法开发与集成，涵盖感知、运动规划及智能控制等领域
你需要使用Python/C++和ROS框架，将AI模型部署到实际机器人或模拟器中，并进行实验验证与跨部门协作，旨在 bridging AI算法与现实世界机器人部署
最低要求
目前正在攻读硕士或博士学位，专业为机器人、人工智能、计算机科学、电气工程或相关领域
具备以下至少一项坚实基础：
机器人基础（运动学、动力学、控制）
机器学习/深度学习
计算机视觉或传感器融合
熟练掌握 Python
有 C/C++ 经验者优先
熟悉 Linux 开发环境
具备扎实的解决问题能力和快速学习能力
工作职责
机器人AI与算法开发：
开发和评估用于机器人的AI算法，如：感知（视觉、传感器融合）、运动规划与决策、基于学习的控制（如模仿学习、强化学习）
在真实机器人系统或模拟器（如AMR、机械臂、人形机器人、无人机）中实现和优化算法
软件与系统集成：
使用 Python 和/或 C/C++ 实现解决方案
使用 ROS / ROS2 等机器人框架工作
将AI模型与传感器（相机、激光雷达、IMU）、执行器和嵌入式平台集成
实验与验证：
设计实验，运行仿真，并分析性能数据
评估AI模型的延迟、准确性和鲁棒性
支持演示系统和概念验证开发
协作与文档：
与跨职能团队（机器人、嵌入式、系统、产品）合作
清晰地记录设计、实验和结果
向技术和业务利益相关者展示发现
优先资格
拥有以下动手经验：
ROS / ROS2
PyTorch, TensorFlow 或类似机器学习框架
真实机器人（AMR/AGV、机械臂、人形机器人、无人机）
有仿真工具使用经验：
Gazebo, Isaac Sim, MuJoCo 或类似工具
接触边缘计算、嵌入式系统或软硬件协同设计
在机器人或AI领域有论文发表、Kaggle项目、GitHub仓库或开源贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 提供接触真实工业级机器人系统和边缘AI平台的机会，技术栈前沿
- 由资深架构师指导，有助于快速提升工程实践能力
- 表现优异者有机会获得转正Offer，进入跨国半导体巨头发展
- 需要同时掌握AI算法与机器人系统工程知识，学习曲线陡峭
- 需处理真实硬件带来的复杂性和不确定性，对调试能力要求高
- 跨国企业流程规范，可能对创新速度有一定约束
- 适合正在攻读硕士/博士的机器人、AI或相关专业学生，对将AI落地到物理世界有强烈兴趣，具备扎实编程基础和工程实践热情的人
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习生成长为全职机器人AI工程师，深入参与工业级机器人系统的研发
- 未来可向机器人算法专家、系统架构师方向发展，或在边缘AI、自动驾驶、智能制造等高增长领域深耕
- 负责开发和优化机器人领域的AI算法，包括感知、规划和控制模块
- 将AI模型集成到实际的机器人硬件或仿真环境中，并进行性能测试与验证
- 与跨职能团队协作，完成从算法设计到原型实现的完整流程
- 扎实的机器人学基础（运动学、动力学、控制理论）
- 精通Python，熟悉C/C++
- 掌握ROS/ROS2框架及Linux开发环境
- 具备机器学习/深度学习理论基础，了解计算机视觉或传感器融合技术
申请策略
- 关注瑞萨电子在汽车电子和工业物联网领域的最新动态，理解其业务背景
- 准备展示你如何将理论算法转化为可运行的代码，并解决实际问题
- 突出与机器人AI相关的课程项目或研究经历，特别是涉及感知、规划、控制的算法实现
- 强调Python/C++编程能力及ROS/Linux使用经验
- 如有Kaggle比赛、GitHub开源项目或相关论文发表，务必重点展示
- 加强机器学习框架（PyTorch/TensorFlow）的实际应用练习
- 熟悉常见机器人仿真工具（如Gazebo）
- 若缺乏硬件经验，可通过开源机器人套件或在线仿真平台积累实操感
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经历问题
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体案例说明实现细节和优化思路
- 遇到难题时，展示你的问题分析逻辑和解决步骤
- 请介绍一个你参与的机器人或AI相关项目，你在其中负责什么？
- 你是如何实现和优化一个具体的AI算法（如目标检测或路径规划）的？
- 在ROS环境中，如何处理传感器数据融合和实时性问题？
- 面对算法在仿真中表现良好但在真实硬件上效果不佳的情况，你会如何排查？
- 你对边缘AI部署有哪些了解？遇到过哪些挑战？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
作为跨国巨头企业的实习岗位，薪资虽非顶尖但符合市场水准，且提供转正机会，稳定性较高。JD未明确具体福利细节，但提及竞争性薪酬包。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.0万/月）
福利待遇competitive benefits package、return offer / full-time conversion
成长发展
90较高
极高发展潜力。直接参与真实机器人项目，接触边缘AI和先进算法，由资深专家指导，技术栈前沿且实用，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI algorithms、Edge AI、ROS、ROS2、Python、C++、Machine Learning、Deep Learning、Computer Vision、Sensor Fusion、Reinforcement Learning、Imitation Learning
成长机会Mentorship from senior robotics architects and engineers、Hands-on experience with industrial-grade robotic AI systems、Strong opportunity for return offer / full-time conversion
业务类型profit_center
工作生活
60中等
实习期通常工作节奏较快，需投入大量精力学习和项目交付。JD未明确提及弹性工作或WLB政策，但作为研发类岗位，相对灵活。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
公司使命是‘让生活更轻松’，致力于塑造更安全、健康、绿色和智能的未来。工作内容涉及机器人AI，具有显著的社会价值和行业影响力。
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To Make Our Lives Easier、shaping a safer, healthier, greener, and smarter future、shape the future
创新程度积极采用新技术
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