职位概述： 我们正在招聘具备扎实工程功底与系统思维的机器人软件工程实习生，加入我们面向现实世界复杂任务的机器人研发体系。本岗位聚焦于构建高效、稳定且具备全局视野的机器人底层软件架构与数据生态。你将根据个人技术专长，深入参与底层驱动、算法链路工程、数据基础设施、研发效能工具或全栈交互界面的研发工作。我们提供完善的真机实验平台与工业级工程挑战，诚邀优秀人才一同构建 AI 算法驱动的机器人未来。
（算法链路与数据回流方向） 岗位职责（具备其中3个方向经验即可）： 多模态数据闭环建设：参与机器人端侧高带宽数据（视频、IMU、关节力矩、触觉等）的高效本地落盘与时间戳对齐，参与大规模数采状态下的多模态数据组帧与管理。 端云数据回流管线：参与端侧到云端数据回流模块的工程化开发，协助实现针对超大容量数采文件的断点续传、分片上传、带宽自适应及落库，保障数据在云-端-边之间的高效同步。 算法部署与链路优化：协助打通从神经网络推理（如端到端具身大模型）到低层运控算法（IK/FK/WBC）的工程化链路，参与评估并优化算法在端侧算力平台（如 Jetson Orin）上的运行吞吐量、时延与丢帧情况。 数据格式标准应用：研究并参与构建基于 MCAP、HDF5、LeRobot 等具身智能主流格式的数据存储、检索与解析工具链，支撑上层大规模训练数据的消费与高效流转。 机器人 HMI 交互界面：利用 Web 前端技术（React/Vue/TS）开发机器人状态实时监控、参数配置及遥操作控制面板，提升人机交互体验。 高级数据可视化：参与前端可视化工具（如基于 Foxglove Studio 插件扩展或自定义 Web 仪表盘）的开发，直观展示机器人的运行轨迹、系统时延、丢帧率及三维点云数据。 AI原生的算法SDK：参与机器人 AI 原生算法 SDK 的工程化设计与闭环开发，协助构建支持端到端多模态大模型、模仿学习模型的运行运行时（Runtime）环境，参与模型量化部署（TensorRT）、动态权重加载及异构算力调度。
职位要求： 教育背景：本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、电子工程、机器人等相关专业。 编程基础：具备扎实的编程基础与良好的代码规范，熟练掌握 C/C++、Python 或 Web 前端技术（HTML/TS/React）中的一种或多种。 技术栈要求：熟悉 Linux 开发环境，对 ROS2 框架、多线程编程、网络通信（TCP/UDP/DDS）或构建系统有基础了解。 综合素质：具备优秀的逻辑思维、问题拆解与 Debug 能力，能够主动在真实机器人系统中解决工程痛点；具备良好的沟通能力与团队协作精神。 实习时间：能够持续实习 6 个月及以上。
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