智元
岗位信息
招聘岗位
算法优化实习生
工作城市
上海
是否笔试
未明确
招聘批次
实习
发布日期
2026-01-14
📋 岗位职责 / 任职要求
【岗位职责】
岗位职责
1.参与端侧引擎的研发工作，确保其能在各类设备上流畅运行。针对NV平台进行深入的算子适配与性能优化，内存占用优化，降低功耗，减少推理延迟，全方位提升端侧推理的性能表现。
2.定位并解决现有NV生态体系中模型优化的问题，提出修改意见并落地到自研模型优化框架中，在算法精度损失可接受的情况下提升模型推理性能
3.深入调研多种模型优化框架与算法，设计开发模型优化工具链与评测工具，打造业界SOTA的模型优化工具链
4.与算法团队密切配合，深度参与模型到端侧引擎的转换与验证工作。从工程实现的角度，为算法优化提供专业建议，确保模型在端侧的高效运行与精度保障。
岗位要求
1.对主流推理引擎（如 TensorRT、TFLite、MNN等）有深入的理解，熟悉其底层加速原理与运行机制，能够灵活运用并进行二次开发。
2.精通python/c++编程，熟练使用huggingface、torch等框架进行模型微调，并有过模型优化落地经验
3.熟悉模型优化常用技术如量化、剪枝、蒸馏的内部原理，并可以熟练使用优化框架如torchao，transformer engine，model optimizer等对模型进行压缩与交付
4.了解transformer结构，有过vlm，vla等端侧部署与优化经验
5.了解cuda算子开发，有过量化算子开发经验
🏢 企业简介
总部上海
📍 主要办公地点
🎯 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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该来源未提供原文链接
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