星海图

星海图，作为具身智能赛道百亿级独角兽，以全栈自研筑牢技术壁垒——从核心模组、机器人本体，到VLA基础模型、EDP开发平台实现全链路自主研发，稳居行业技术前沿。现诚邀优秀27届同学加入，以专业之力赋能智能机器人研发，与我们并肩，一起开启机器人新时代，共筑具身智能的星辰大海。 1、参与视觉语言动作模型(VLA)在具身智能体中的训练与优化，提升模型在感知、理解与任务执行中的能力 2、负责VLA模型的预训练架构设计与优化，基于现有VLM增强空间理解和推理能力，探索视觉-动作对齐的预训练方案 3、研究视频、文本、机器人动作数据的高效表征学习和对齐方法，优化模型性能、推理效率与数据效率 4、构建与处理多模态数据（图像、视频、语言、动作等），支持模型训练与评估 5、开发大规模机器人数据的训练pipeline，包括数据收集、处理、增强和高效加载 6、跟踪视觉语言模型、多模态大模型、AI Agent等前沿研究，推动技术创新与落地

一、基本要求 1、学历背景：海内外顶尖高校计算机科学、人工智能、机器人学、控制科学与工程、电子工程等相关专业的在读硕士或博士研究生，2027届及之后毕业。 2、学术机构：优先考虑来自重点实验室、尖子班或具有突出科研背景的候选人。 二、学术研究能力（至少满足一项） 1、论文发表：以第一作者（或导师第一作者本人第二作者）在具身智能、机器人学习、多模态理解、强化学习等相关领域的顶级会议/期刊（如：CoRL、ICRA、IROS、RSS、NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ECCV、ICCV、TPAMI等）发表过高水平论文。 2、科研项目：作为核心成员参与国家级或省部级重大科研项目，在具身智能、机器人感知与决策、多模态预训练等方向有实质性贡献。 3、竞赛获奖：在国际顶级AI竞赛（如：RoboCup、DARPA Robotics Challenge、ACM/ICPC、Kaggle具身智能相关赛道等）中获得优异成绩。 三、专业技术能力 领域知识： 1、深入理解具身智能基础理论，熟悉机器人感知、决策、控制全流程 2、掌握多模态预训练前沿技术，包括视觉-语言-动作联合表征学习 3、熟悉强化学习、模仿学习、元学习等机器人学习范式 4、了解世界模型、因果推理、规划与推理在具身智能中的应用 工程实践： 1、熟练掌握PyTorch、TensorFlow等深度学习框架 2、具备扎实的Python/C++编程能力，良好的代码规范和工程实现能力 3、熟悉Linux开发环境，掌握分布式训练、模型优化等工程技能 4、有机器人仿真平台（如：Isaac Gym、MuJoCo、PyBullet）使用经验者优先 我们提供 1. 一对一导师带教+完善培养体系，开通校招绿色通道，实习表现优秀者可快速转正； 2. 深耕前沿赛道核心项目，携手全球顶尖伙伴，与行业精英并肩成长； 3. 技术驱动型团队，尊重创新与想法，让实习生的每一份努力都能转化为成长动力； 4. 行业领先的实习薪资，用不完的token和算力资源，舒适的工作环境与自由创新的工作氛围。