【校招实习】测试开发工程师 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 千寻智能2027届校招实习招聘项目 职位描述 1、搭建VLA离线自动化评测链路，完成模型视觉、动作预测离线校验，降低真机评测损耗，用Benchmark量化零样本、长时序任务指标，输出评测结论驱动算法迭代优化2、维护机器人场景库，开展真机端到端全链路评测，把控对外Demo交付质量，对交付风险拥有一票否决权3、模型、执行全链路缺陷，联动uDAS数采、DAgger数据迭代闭环问题，自主开发评测脚本、维护Docker评测环境4、独立制定评测准入、回归标准，直接跨团队对接算法、硬件协作，全程主导模块从方案到落地复盘5、深耕具身机器人评测体系，补齐AI+机器人交叉工程能力，掌握行业前沿评测方法论 职位要求 1、专业：计算机、人工智能、自动化、机器人等理工类相关专业2、工程能力：熟练Python，掌握Linux、Docker基础实操3、专业基础：了解ROS基础、机器人感知-决策-执行链路，懂基础测试用例与缺陷管理4、有机器人、具身模型、自动驾驶相关实习/科创项目优先，了解模型离线评测、相机标定、DAgger/uDAS概念优先有自动化测试、ROS开发、CI流水线实操经验优先5、自驱力强，能从零搭建评测流程；逻辑清晰、文档输出规范，做事严谨细致，适配AI非标化测试工作 投递...
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Android 开发实习生 (Kotlin/Jetpack Compose) 上海 校招 实习 软件研发类 职位描述 部门与团队介绍测试技术与效能部是小米汽车保障软件交付质量与效率的核心团队，专注于移动端自动化测试技术以及移动研发效能 App 的建设。我们致力于通过技术手段解决移动端碎片化、兼容性及性能瓶颈问题，保障产品的品质。岗位职责1. 功能研发 ：参与 Android 客户端核心功能模块的设计与开发，确保代码的高可用性和可维护性。2. UI 构建 ：基于 Jetpack Compose 实现复杂的声明式 UI 界面，配合设计团队还原高保真视觉效果和流畅的交互动画。3. 架构实践 ：在 MVVM 架构下进行业务逻辑开发，使用 ViewModel , Repository 模式管理数据，利用 Hilt 进行依赖注入。4. 性能优化 ：参与
优才-具身智能算法工程师（后训练 Infra 方向）-觅蜂子公司 上海 正式 职位描述 1. 负责具身智能后训练框架的设计与迭代，构建支撑真机强化学习的规模化训练能力。2. 深入理解强化学习、模仿学习、在线学习等后训练算法（PPO/SAC/DAgger/RLHF 等），基于算法特性设计高效的训练架构与数据流。3. 设计并实现云端多机多卡训练 + 边缘多机多本体 rollout 的分布式异步训练架构，支撑从单机到百台规模的扩展。4. 构建多种后训练算法的统一框架支撑，实现新算法低成本快速接入与验证。5. 负责云边通信体系设计（权重同步、数据回传、时延隐藏），保障大规模分布式训练的效率与稳定性。6. 跟进后训练领域前沿进展（π0.6 / RLT / flow matching RL 等），具备快速复现并工程化落地新算法的能力。 职位要求 1. 计算机、AI、机器人等相关专业硕士及以上学历。2. 具备扎实的 Python/C++ 编程能力，熟悉分布式系统设计与实现。3. 熟悉强化学习算法（PPO/SAC/DAgger 等），深入理解 on-policy / off-policy / online
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具身智能算法实习生（后训练 Infra 方向） 上海 实习 职位描述 1. 参与具身智能后训练框架的设计与迭代，构建支撑真机强化学习的规模化训练能力。2. 理解强化学习、模仿学习等后训练算法（PPO/SAC/DAgger 等），参与基于算法特性的训练架构设计与实现。3. 参与云端多机多卡训练 + 边缘多机多本体 rollout 的分布式异步训练系统开发。4. 参与多种后训练算法的框架侧适配与验证。5. 参与云边通信模块开发（权重同步、数据回传、时延隐藏）。6. 跟进后训练领域前沿进展，参与新算法的复现与工程化验证。 职位要求 - 计算机、AI、机器人等相关专业硕士在读或优秀本科生。- 熟悉 Python，熟练使用 PyTorch，有深度学习项目经验。- 对强化学习（PPO/SAC/DAgger 等）有基础理解或强烈兴趣。- 具备良好的工程意识与代码规范，愿意深入理解底层原理。- 实习 3 个月以上优先，能长期实习更佳。加分项- 有分布式系统或通信框架（RPC / gRPC / ZMQ 等）使用经验。- 有真机强化学习或仿真器（RoboSuite /
规控算法实习生-灵犀 深圳 实习 职位描述 1. 负责机器人三维空间导航的路径规划及运动控制算法开发、优化及产品化落地；2. 负责基于learning的机器人全身协调控制（WBC），与导航移动、上肢操作协同的规划控制算法开发；3. 构建感知-规划控制系统，融合本体感知能力，实现三维全地形的全身避障规划；4. 深度参与VLN、智能体长程任务规划等前沿技术的研究攻坚； 职位要求 1. 熟练掌握C++/Python，熟悉Linux开发环境及ROS/ROS2框架； 2. 精通机器人运动学/动力学建模，熟悉优化理论（凸优化、非线性优化）； 3. 熟悉主流规划算法（如A*, RRT, MPC）及控制理论（如现代控制、鲁棒控制）；4. 加分项：有基于强化学习（如PPO/SAC）或模仿学习（如GAIL/DAgger）进行运动规划/决策控制的研究或项目经验；5. 加分项：熟悉CUDA/TensorRT等推理加速手段，有学习型规划器实时化经验； 投递...
机器人全栈算法实习生（Robotics Full-Stack Algorithm Engineer） 北京、上海 实习 职位描述 职位名称：我们正在招聘一位具备系统视野、扎实算法功底与工程能力的机器人全栈算法工程师，加入我们面向真实世界任务的遥操作与智能控制系统研发。该职位将聚焦于探索遥操作在感知、建图、控制、人机协作等方面的潜力，集成多模态输入输出设备，并提升远程操作的效率、自然性与鲁棒性。同时，你将参与构建机器人端的高质量数据采集系统与学习型控制模型，推动视觉语言动作（VLA）等新一代方法在实际任务中的落地表现。1.设计并实现机器人系统中的关键算法模块，包括但不限于感知（perception）、运动规划（planning）、控制（control）、状态估计（state estimation）、强化学习（reinforcement learning）与操作策略学习（manipulation policy learning）等。2.独立负责具体任务目标的技术方案制定与交付，快速理解需求、拆解问题，并推动高质量实现。3.主动识别系统性能瓶颈，提出并验证改进方案，持续优化系统稳定性与效率。4.与系统工程、硬件集成、仿真测试等团队紧密协作，推动算法模块在真实场景中的有效部署与迭代。 职位要求 1.对机器人技术充满热情，关注前沿进展，具备持续学习与深入钻研的主动性。2.具备优秀的理解能力与自主驱动，能够在不确定条件下厘清需求、独立推进任务。3.精通 C++ 与 Python，具备良好的代码结构设计、工程实现与性能调试能力。4.对机器人基础算法体系有全面认知，并在以下至少一个方向具有深入经验：•感知（图像处理、点云理解、多模态融合、SLAM）•运动规划（采样规划、轨迹优化等）•控制（位置/速度/力控制，MPC 等）•状态估计（Kalman / particle filter，传感器融合）•强化学习与模仿学习（包括行为克隆、DAgger、PPO、Diffusion Policy 等）•操作策略学习（manipulation policy learning），具备从感知到动作生成的端到端建模能力•拥有对机器人系统架构的整体理解，能够快速上手和集成不熟悉的算法模块。•欢迎具有强大学习能力和成长潜力的候选人，即使在某些方向经验尚浅，也能迅速适应、持续成长。加分项：•有机器人实机部署经验，特别是在高复杂度任务中的经验•有机器人系统或远程操控经验•在机器人或机器学习顶级会议（ICRA, CoRL, RSS, NeurIPS 等）发表论文者优先•熟悉 ROS/ROS2、Mujoco、PyBullet、Isaac Sim 等仿真和开发工具链者优先 投递...
机器人算法全栈实习生 上海、北京 实习 职位描述 我们的团队是机器人产品落地的重要基石，拥有强大的工程实现能力。现在，我们寻找一位能为机器人应用“玩出花”的伙伴。您将成为团队中的 “算法探索者” 与 “解决方案架构师” 。您的核心使命并非进行底层的C++编码，而是探索、评估、原型化和集成最前沿的机器人算法，将其转化为可行的功能方案，并为工程团队提供清晰的算法蓝图。如果您痴迷于算法的无限可能，享受将论文中的idea在仿真和真实机器人上“玩”出效果，并乐于为复杂功能构思简洁的调用逻辑，那么这个职位正为您而设。 职位要求 - 对机器人技术充满热情，具备优秀的学习能力和自主驱动力，乐于解决开放式问题。- 精通Python，具备强大的算法原型实现能力，能够快速验证算法并推动其走向真机验证。- 对机器人基础算法体系有全面认知，并在以下至少两个方向具有一定经验： - 强化学习与模仿学习（包括行为克隆、DAgger、PPO、Diffusion Policy 等） - 操作策略学习（manipulation policy learning），具备从感知到动作生成的端到端建模能力 - 感知（图像处理、点云理解、多模态融合、SLAM） - 运动规划（采样规划、轨迹优化等） - 控制（位置/速度/力控制，MPC 等） - 状态估计（Kalman / particle filter，传感器融合）- 拥有对机器人系统架构的整体理解，能够快速上手和集成不熟悉的算法模块。- 我们特别欢迎具备强大学习能力和成长潜力的候选人，即使在某些方向经验尚浅，也能迅速适应并创造价值。加分项：- 有机器人真机部署经验，特别是在高复杂度任务中的经验。-
机器人全栈算法实习生 上海 实习 职位描述 我们正在招聘一位具备系统视野、扎实算法功底与工程能力的机器人全栈算法工程师，加入我们面向真实世界任务的遥操作与智能控制系统研发。该职位将聚焦于探索遥操作在感知、建图、控制、人机协作等方面的潜力，集成多模态输入输出设备，并提升远程操作的效率、自然性与鲁棒性。同时，你将参与构建机器人端的高质量数据采集系统与学习型控制模型，推动视觉语言动作（VLA）等新一代方法在实际任务中的落地表现。1.设计并实现机器人系统中的关键算法模块，包括但不限于感知（perception）、运动规划（planning）、控制（control）、状态估计（state estimation）、强化学习（reinforcement learning）与操作策略学习（manipulation policy learning）等。2.独立负责具体任务目标的技术方案制定与交付，快速理解需求、拆解问题，并推动高质量实现。3.主动识别系统性能瓶颈，提出并验证改进方案，持续优化系统稳定性与效率。4.与系统工程、硬件集成、仿真测试等团队紧密协作，推动算法模块在真实场景中的有效部署与迭代。 职位要求 1.对机器人技术充满热情，关注前沿进展，具备持续学习与深入钻研的主动性。2.具备优秀的理解能力与自主驱动，能够在不确定条件下厘清需求、独立推进任务。3.精通 C++ 与 Python，具备良好的代码结构设计、工程实现与性能调试能力。4.对机器人基础算法体系有全面认知，并在以下至少一个方向具有深入经验：•感知（图像处理、点云理解、多模态融合、SLAM）•运动规划（采样规划、轨迹优化等）•控制（位置/速度/力控制，MPC 等）•状态估计（Kalman / particle filter，传感器融合）•强化学习与模仿学习（包括行为克隆、DAgger、PPO、Diffusion Policy 等）•操作策略学习（manipulation policy learning），具备从感知到动作生成的端到端建模能力•拥有对机器人系统架构的整体理解，能够快速上手和集成不熟悉的算法模块。•欢迎具有强大学习能力和成长潜力的候选人，即使在某些方向经验尚浅，也能迅速适应、持续成长。加分项：•有机器人实机部署经验，特别是在高复杂度任务中的经验•有机器人系统或远程操控经验•在机器人或机器学习顶级会议（ICRA, CoRL, RSS, NeurIPS 等）发表论文者优先•熟悉 ROS/ROS2、Mujoco、PyBullet、Isaac Sim 等仿真和开发工具链者优先 投递...
JOB SUMMARY: Lead and oversee day-to-day Android application development projects and engineering while driving continuous improvement in process definition and compliance. Directly manages software engineers, vendor partners, and external contributors. Delivers on commitments to discipline partners