具身大模型全栈工程师（实习生）

【你将参与的方向】 具身大模型 · 精细操作 · 世界模型 · 强化学习 · Physical RSI 我们寻找动手能力极强、愿意与团队一起解决难题的同学。你将深入模型、数据与机器人软硬件系统，把前沿想法变成真实机器人上的能力，并与算法、软件、硬件同事共同推进更大、更有影响力的项目。 如果你过去习惯独立完成项目，也欢迎加入。我们看重你解决问题的能力，也期待你愿意学习团队协作的方法，让个人能力成为团队成果的一部分。 【你会做什么】

• 探索具身大模型前沿路线： 参与 VLA、WLA、VFA 等路线的模型开发与实验，探索视觉、语言、触觉与动作的联合建模，将世界预测与动作生成用于真实操作任务。
• 让机器人从数据与交互中学习： 结合模仿学习、Offline / Online RL，利用示范数据、历史交互与真机试错，挑战插拔、装配、双臂协作等任务，提升策略的泛化与失败恢复能力。
• 亲手打通模型到真机的链路： 从数据采集、模型训练到推理部署、动作执行，深入定位软硬件问题。面对机器人“不动、抖动、抓不稳、插不进”，能通过日志、实验与现场调试找到原因，推动问题解决。
• 探索 Physical RSI 自进化闭环： 将部署中的失败转化为训练信号，探索策略、奖励模型与仿真环境的协同改进，验证持续学习与跨任务迁移。
• 与团队共同交付完整成果： 独立负责关键模块，与不同方向的同事共同设计接口、联调系统、复盘实验，将成果推进为高质量真机 demo、研究成果或实际应用。

【我们希望你具备】

• 完整的具身项目与真机经验（必须）： 曾独立或作为核心成员，在真实机械臂、灵巧手或其他机器人平台上，完成数据采集、模型训练或微调、真机部署与评测的完整闭环。
• 极强的动手与 Debug 能力： 能主动拆解问题、设计验证实验、追踪根因并完成修复。有丰富的模型训练、软件系统、通信接口、传感器、执行器或控制链路调试经验尤其欢迎。
• 扎实的模型与工程基础： 熟练使用 Python、PyTorch 和 Linux，能够阅读、修改研究代码；在多模态模型、世界模型、模仿学习或强化学习中至少一个方向有深入实践。
• 乐于协作，也愿意学习如何协作： 能清晰说明进展、问题与依赖，主动对齐接口和目标，及时暴露阻塞，愿意分享经验、接受反馈并参与共同排障。过去主要独立做项目也没有关系，但需要愿意建立代码评审、文档交接和协同开发等工作习惯。
• 2027届及之后毕业的在校生，可持续实习3个月及以上，每周至少投入4天，线下优先。 【加分项】
• 有跨算法、软件与硬件的系统联调经验，亲自解决过难复现、跨模块的复杂问题。
• 熟悉 ROS/ROS2、遥操作、多传感器标定与同步、实时推理或机器人控制。
• 有接触丰富操作、触觉/力觉、双臂协作或真机强化学习经验。
• 有高质量开源项目、论文或技术记录，能展示明确的个人贡献与持续迭代过程。 【应聘请附】

1. 真机项目视频或 demo（必须）： 展示本人参与的项目中，模型在真实机器人上执行任务的过程与结果，并注明人工干预情况。
2. 简要项目说明（必须）： 包括任务目标、技术方案、实际效果、个人负责部分，以及一个亲自排查并解决的软硬件问题。团队项目请说明分工与协作方式。
3. 代码、论文或技术报告（如有）： 请附链接；涉及保密的项目可提供脱敏材料。 我们看重你亲手做成过什么、如何解决棘手问题，也看重你是否愿意与他人一起，把事情做得更大。