让智能
干体力活

一、关于我们

我们是一家专注于具身智能产业落地的科技公司。核心研发与工程班底由清华硕博及资深机器人研发人员组成，技术能力覆盖物理大模型训练、端侧推理、视觉伺服、机器人系统集成与工业现场交付。

团队并非停留在仿真或演示阶段。目前我们已经打通数据采集、模型训练、真机部署、现场调优与数据回流的完整技术链路，相关系统已在深圳真实工厂完成落地验证，正在持续推进制造业柔性上下料等场景。你将直接使用真实机器人平台和真实工业数据，与核心工程团队共同解决生产现场中的实际问题。

二、岗位职责

根据个人技术优势，重点参与以下一至两个方向，并有机会接触完整研发链路：

1. 参与遥操作示教数据采集，协助制定和迭代采集规范，完成数据质量筛查、分析与管理；
2. 参与 VLA、WAM 等具身模型的训练与微调，设计并执行离线、在线评测方案；
3. 负责目标检测、分类、位姿估计等视觉模型的训练、优化与部署；
4. 参与算法模型在真实机器人平台上的集成和闭环调试，完成端到端流程验证；
5. 参与机械臂及配套硬件的调试与维护，包括电机参数配置与标定、运动控制调试、位置反馈和通信链路排查，以及硬件异常定位。

三、任职要求

1. 本科及以上学历，计算机、自动化、机器人、人工智能、电子信息等相关专业；
2. 熟练掌握 Python，能够使用 PyTorch 完成数据处理、模型训练、评测及调试；
3. 具备 VLA、WAM、计算机视觉等至少一个方向的项目经验；
4. 具备基本的硬件动手能力，了解机械臂运动控制和电机驱动的基本原理；
5. 具备良好的工程实践和问题定位能力，能够基于量化指标开展实验与迭代；
6. 能够在深圳现场实习，每周到岗不少于 4 天，连续实习不少于 2 个月。

四、优先考虑

1. 操作过真实机器人平台，包括课程项目、学科竞赛或实验室项目；
2. 熟悉 LeRobot、ROS 等框架，或复现过 ACT、Diffusion Policy、OpenVLA、π₀ 等开源工作；
3. 具备伺服／步进电机、运动控制卡、Modbus、CAN、EtherCAT 或 SO101、ReBot 等开源机械臂调试经验；
4. 开发过数据采集脚本、标注工具或数据可视化工具；
5. 有将算法原型推进至稳定运行或实际交付状态的经历。

五、你将获得

1. 与清华硕博背景的核心研发团队并肩协作，直接参与关键技术问题的讨论与解决；
2. 使用真实工业数据和真实机器人平台，而非只完成仿真或演示项目；
3. 完整参与数据采集、模型训练、真机部署和现场调优，建立具身智能全链路经验；
4. 扁平化研发环境，可直接参与核心技术方案讨论并承担有实际影响的工作；
5. 支持基于实习成果开展学术产出；具体投稿须经公司保密与知识产权审核，署名按照实际技术贡献确定；
6. 提供正式实习证明；
7. 根据能力和实际贡献提供有竞争力的实习薪酬，表现优异者优先进入转正通道；转正后可按公司统一标准参与股权激励计划。

负责物理大模型的预训练与后训练：数据链路、训练框架、分布式并行、评测方案与能力迭代。你负责的模型必须在真实产线上跑通，而不只是在基准上好看。

我们在找

• 硕士及以上相关专业，具备扎实的大模型或 VLA / 机器人学习模型训练经验；
• 深度熟悉 PyTorch 与分布式训练，能够定位并修复训练栈内部的问题；
• 有顶会论文，或有被别人真正使用的开源工作 —— 两者都是很强的信号。

把模型接到机器上：推理部署、机器人控制、视觉伺服、整机软件栈、现场调试与远程运维。这个岗位决定一个算法能否成为产品。

我们在找

• 扎实的 C++/Python，熟悉 ROS 与实时控制；习惯在真实硬件上调试，而不是在仿真里；
• 有把机器人系统从样机推进到"能整班无人值守运行"的经历；
• 愿意待在车间。大部分难题只在那里出现。

负责整机本身：机械结构、夹爪与末端设计、电气控制方案、整机集成，以及把样机推进到"可量产、成本可控"形态的多轮迭代。

我们在找

• 机械、机电或自动化背景，有把实体产品做出来的经历，而不只是画图；
• 真实的成本意识。在这个产品上，成本是技术约束，不是采购环节的事后问题；
• 熟悉深圳供应链，并愿意围绕它快速迭代。