具身智能算法实习生(VLA/WAM方向)
BeijingInternshipPosted Jul 1, 2026
Job description
岗位职责:
- 面向轮式人形机器人的移动、交互、操作等任务,参与 VLA/WAM 等具身智能模型的研发、训练与评测。
- 参与机器人仿真环境搭建、任务场景构建、数据采集与策略验证,包括导航、抓取、交互、移动操作等任务。
- 参与多模态数据采集、清洗、标注与训练数据构建,包括图像、语言、状态、动作轨迹、仿真轨迹等。
- 复现、调优和改造 VLA、模仿学习、Diffusion Policy、ACT、强化学习等相关算法模型。
- 参与模型在仿真环境和真实机器人上的部署验证,分析 sim-to-real 差异、失败案例并优化策略效果。
- 跟踪具身智能、机器人基础模型、多模态大模型、机器人仿真平台等前沿论文和开源项目。
任职要求:
- 本科及以上年级在读,计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业优先。
- 熟悉 Python、PyTorch,具备较好的深度学习基础。
- 了解 Transformer、多模态学习、模仿学习、强化学习、机器人学习中的一种或多种。
- 具备机器人仿真相关经验,熟悉 Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo、Habitat、ManiSkill、RoboSuite、PyBullet 等仿真平台中的一种或多种。
- 了解仿真环境中的机器人建模、场景搭建、任务定义、轨迹采集、策略训练或评测流程。
- 熟悉 Linux 开发环境,具备基本工程调试能力。
- 对机器人具身智能方向有强烈兴趣,能主动阅读论文并复现实验。
加分项:
- 有 LeRobot、OpenVLA、RT-2、ACT、Diffusion Policy、RoboMimic、RoboCasa 等项目经验。
- 有 Isaac Sim、Isaac Lab、MuJoCo、ManiSkill、Habitat、RoboSuite 等机器人仿真任务开发经验。
- 有 sim-to-real、域随机化、合成数据生成、仿真数据采集、仿真 benchmark 搭建经验。
- 有真实机器人数据采集、策略部署、模型压缩或端侧推理经验。
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