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VLA算法实习生

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地点：北京薪资：300-350元/天日期：2026-03-03

岗位摘要

参与VLA/Policy模型的训练、微调与评测，包括数据准备、训练脚本维护、指标分析与误例归因；协助搭建与维护真机评测/闭环链路，将模型输出对接到控制接口，完成端到端跑通与稳定性排查

岗位职责

参与VLA/Policy模型的训练、微调与评测，包括数据准备、训练脚本维护、指标分析与误例归因
协助搭建与维护真机评测/闭环链路，将模型输出对接到控制接口，完成端到端跑通与稳定性排查
参与仿真环境与数据管线建设，在IsaacSim/MuJoCo等环境中复现任务场景，生成与增广数据，支持benchmark构建与回归测试
与硬件/系统团队协作，完成传感器数据（视觉/触觉/力矩/位姿）的对齐、同步与基础预处理，提升可用性与训练稳定性
编写可复用的研究与工程工具，如数据转换、可视化、标注/清洗脚本、实验配置管理、模型推理加速与部署脚本等

任职要求

熟悉深度学习基础与至少一个框架（PyTorch优先），能读懂并改动训练代码，具备基本的实验设计与复现能力
良好的Python编程能力，能写清晰可维护的脚本/模块，具备基本工程习惯（Git、日志、可复现实验配置）
对多模态/机器人学习有兴趣，了解视觉表征、模态融合、模仿学习/强化学习等任一方向的基本概念
有较强的问题定位能力，能通过日志、指标、可视化、ablation等手段找到训练不收敛/部署不稳定的原因
有VLA/机器人模仿学习/Policy学习相关经验（如pi0、ACT等）者优先
熟悉仿真器之一：IsaacSim/MuJoCo/Gazebo者优先
了解ROS/ROS2、机械臂运动学/动力学、遥操作数据采集流程（teleop/回放/同步）者优先
有分布式训练与训练infra经验（如DeepSpeed/FSDP、数据并行/模型并行、训练加速与推理优化）者优先
有真实硬件/传感器接入经验（相机、IMU、力矩/触觉传感器等），或了解通信协议（CAN、EtherCAT等）基础者优先

加分项

有 VLA / 机器人模仿学习 / Policy 学习相关经验（如 pi0、ACT 等）
熟悉仿真器之一：IsaacSim / MuJoCo / Gazebo
了解 ROS/ROS2、机械臂运动学/动力学、遥操作数据采集流程（teleop/回放/同步）
有分布式训练与训练 infra 经验：如 DeepSpeed/FSDP、数据并行/模型并行、训练加速与推理优化
有真实硬件/传感器接入经验（相机、IMU、力矩/触觉传感器等），或了解通信协议（CAN、EtherCAT 等）基础
赵楠刚刚活跃

福利待遇

实习薪资300-350元/天

工作地址

北京海淀区科建大厦北京市海淀区科建大厦