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
机器视觉
边缘Ai
运动规划
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
顶尖大厂前沿技术实习，导师制培养，侧重算法落地与工程实践，转正机会明确
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
选择面较广
深圳 · 机器人开发 · 68 个在招
职位详情
关于这个职位
该实习岗位专注于将AI算法应用于实际机器人系统，涵盖感知、规划与控制等核心领域
你将使用Python/C++及ROS框架，在真实机器人或模拟器中部署和优化边缘AI模型，并与资深工程师合作解决现实工程问题，积累工业级机器人AI系统的实战经验
最低要求
目前正在攻读机器人、人工智能、计算机科学、电气工程或相关领域的硕士或博士学位
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：
开发并评估用于机器人的AI算法，例如：
感知（视觉、传感器融合）
运动规划和决策
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）协作
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研究成果
优先资格
拥有以下动手经验：
ROS / ROS2
PyTorch, TensorFlow 或类似 ML 框架
真实机器人（AMR/AGV、机械臂、人形机器人、无人机）
仿真工具经验：Gazebo, Isaac Sim, MuJoCo 或类似工具
接触边缘 AI、嵌入式系统或软硬件协同设计
与机器人或 AI 相关的出版物、Kaggle 项目、GitHub 仓库或开源贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触工业级真实机器人系统而非纯仿真，技术栈前沿（边缘AI、强化学习）
- 正在攻读相关领域硕博学位，对机器人AI落地应用有强烈兴趣，具备较强编程和算法能力的学生
缺点 / 挑战
- 对学历背景（硕士/博士）和理论基础要求较高，需同时兼顾算法理论与工程落地能力
角色解读
- 从实习生成长为全职机器人算法工程师，深入涉足边缘AI、嵌入式系统及软硬件协同设计，未来可向高级算法专家或技术负责人发展
- 负责开发、评估和优化用于机器人的AI算法，包括感知、规划和控制模块
- 需要扎实的机器学习/深度学习基础，精通Python，熟悉C++和ROS/ROS2框架，了解Linux开发环境
申请策略
- 准备一个能体现你如何将算法应用到实际系统或仿真中的项目案例，展示解决问题的思路
- 突出与机器人AI相关的课程项目、论文或竞赛经历，强调Python/C++编程能力及ROS使用经验
- 复习机器人运动学与动力学基础，熟悉主流ML框架（PyTorch/TensorFlow），尝试复现简单的机器人感知或控制算法
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型理由、遇到的困难及解决方案、最终的性能指标提升
- 请介绍一个你参与的机器人或AI相关项目，你在其中承担了什么角色？
- 你是如何实现传感器融合的？遇到过哪些挑战？
- 解释一下强化学习的基本原理及其在机器人控制中的应用
- 如何在资源受限的边缘设备上优化AI模型的性能？
- 复习机器人学基础理论，熟悉ROS常用节点和消息类型，准备几个展示代码能力的项目Demo或GitHub链接
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
作为实习生，薪资通常为固定津贴，虽未明确披露但大厂标准通常具有市场竞争力，且提供转正机会，稳定性预期较好。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.0万/月）
成长发展
90较高
极高的发展性动机满足度，提供资深导师指导、真实工业级项目经验、前沿技术栈接触以及明确的转正机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Edge AI、ROS2、Reinforcement Learning、Sensor Fusion、PyTorch、TensorFlow
成长机会Mentorship from senior robotics architects and engineers、Strong opportunity for return offer / full-time conversion
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及弹性工作制或WLB政策，且为全职优先的实习岗位，通常意味着较高的投入度和现场办公要求。
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
75中等
公司使命明确指向改善生活、塑造更安全健康的未来，且涉及工业自动化和IoT等高价值领域，社会影响力较大。
行业发展稳定成熟行业
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
创新程度积极采用新技术
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