智元
校招

岗位信息

招聘岗位
具身智能算法工程师(预训练 Infra 方向)-觅蜂子公司
工作城市
上海
是否笔试
未明确
招聘批次
校招
发布日期
2026-07-14

📋 岗位职责 / 任职要求

【岗位职责】 觅蜂科技(Maniformer)是全球领先的一站式物理AI数据服务平台,致力于打造具身智能数据的 “平台型供给” 基础设施,实现数据的体系化、标准化、规模化供给。 1. 负责具身智能统一预训练框架的设计与迭代,支撑 VLA、大模型、世界模型、大小脑等多种模型架构的高效训练。 2. 深入理解 VLA、多模态大模型、世界模型、视频生成等前沿算法,基于算法特性设计框架层面的训练策略与优化方案。 3. 设计并实现多模态数据加载体系,支持图片、视频、点云、触觉等多种数据格式的高效接入与预处理。 4. 设计并实现多种分布式并行策略(数据并行、模型并行、流水线并行、混合并行等),适配从百亿到千亿级参数模型的训练需求。 5. 构建数据全生命周期闭环能力,包括数据版本管理、质量筛选、配比策略,打通从数据采集到模型训练的完整链路。 6. 跟进预训练领域前沿进展,具备快速复现并工程化落地新算法的能力。 【任职要求】 1. 计算机、AI 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 PyTorch 内部机制(分布式训练、自动微分、算子调度等)。 3. 对多模态模型(VLM/VLA)、视频生成模型、世界模型等有深入理解,熟悉其训练范式、数据需求与常见优化技巧。 4. 熟悉主流训练框架及分布式训练技术(DeepSpeed / Megatron / FSDP / Transformers 等),理解各类并行策略的适用场景与实现原理。 5. 具备良好的系统设计能力与工程意识,有从零到一构建或深度重构训练框架的经验者优先。 6. 能阅读并复现预训练/多模态相关顶会论文,将算法 insight 转化为框架能力。

🏢 企业简介

总部上海
📍 主要办公地点
上海北京深圳远程

投递方式

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🎯 AI校招画像 (来源:DeepSeek AI搜索)

🏢 公司文化与工作氛围
- 智元机器人仍处于初创阶段,团队正在构建中,面试氛围轻松、友好。 - 创始人之一“稚晖君”会亲自参与技术面试,交流过程顺畅。 - 官方强调“基于价值创造的无上限价值分享”,体现技术驱动、注重激励的价值观。 - 注意:杭州智元研究院为军工企业,背调极其严格,强调“不能有一点隐瞒”,但这是另一家企业,不适用于智元机器人。
⏰ 加班情况与工作强度
- 智元机器人实行双休制,属于典型创业公司节奏。 - 加班普遍到晚上9-10点;核心算法岗在项目紧张时时常加班至深夜。
💰 薪资待遇与年终奖
- 智元机器人官方仅表述为“富有竞争力的薪酬和激励、基于价值创造的无上限价值分享” - 注意:杭州智元研究院的薪资结构为年薪7/3分,70%作为月工资基数,30%作为年终奖发放(年终奖浮动100%-120%),但这属于另一家企业,不适用于智元机器人。
🎁 福利体系
- 智元机器人官方列出的福利包括:补充医疗保险、体检、结婚生子假、生日假、夜宵零食全供应。 - 注意:杭州智元研究院有餐补1320元/月、保密补贴400元/月,但这属于另一家企业,不适用于智元机器人。
📋 校招流程经验
- 招聘批次:2027届全球校园招聘(优才计划专项),工作地点为上海、北京、深圳。 - 投递渠道:官网投递。 - 面试流程:据面试者分享,智元机器人面试流程相对简单,主要一面为技术面试,由创始人之一稚晖君亲自面试,氛围轻松但有技术深度。 - 面试内容:集中在大模型技术、Transformer机制、具身智能场景应用等。
🚀 投递建议与避坑指南
- 面试准备重点:理解具身智能与大模型交叉领域,掌握“感知-决策-执行闭环”“多模态融合”“资源约束优化”等考察维度;建议准备1-2个机器人或物联网领域的大模型应用案例。 - 面试中大概率深入考察Transformer架构及其在机器人场景的应用,需熟悉高频考点。 - 注意:杭州智元研究院背调严格,要求工作经历时间完全属实,否则可能取消offer,但这属于另一家企业,不适用于智元机器人。
👥 员工口碑与离职率评价
- 快资讯2026年7月报道(公司视角):"离职员工7月工资条"刷屏,有员工反馈"刚拒了猎头3倍薪资,因为新项目启动会下周开";有离职员工接外包时被客户因"智元出身"加价15%。报道整体偏正面,反映公司口碑与行业认可度高。 - LINUX DO论坛(2025年3月)有求职者称"智元压力比较大",建议在选择与小鹏机器人offer时权衡。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
- 官方明确的热门/重点方向:算法类、软件系统类、硬件机械类(7大类中技术岗为主)。 - 优才计划聚焦前沿领域:具身智能算法(运动控制、任务规划、多模态感知、VLA、仿真与强化学习)、大模型与机器人融合(Robotics Foundation Models、Agent架构、Tool Learning)、机器人本体设计与系统集成、数据平台与数据飞轮、硬件加速与AI芯片协同(边缘推理、异构计算)。 - 趋势判断:公司处于人形机器人规模化量产与全球商用阶段,招录重心明显偏向算法/大模型+具身智能与硬件/系统落地两端;有攻略文章认为"算法岗占比很大"且"具身智能被视为继大模型之后的下一个爆发点"。 # 二、

ℹ️ 信息来源

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