机器人基座模型训练实习生· 2026-09-29

机器人基座模型（VLA）训练方向线下实习，搭建 sim 数据→策略训练→真机评测闭环，200 元/小时

我们在搭建机器人基座模型的完整训练评测闭环：sim 任务生成 → 仿真数据 → 策略训练 → 仿真 & 真机评测迭代。与佐治亚理工、南洋理工、UC Berkeley 有科研合作，表现优秀可提供论文署名、实习证明、内推支持。 注意：本岗位必须线下到岗（上海）。 【你的工作】 1. 基于大规模仿真数据，做 VLA 机器人基座模型训练迭代，探索仿真 + 真机混合训练配比 2. 复现 π / OpenVLA / RDT / GR00T 等主流机器人基座模型，完成 SFT / 微调实验闭环 3. 搭建优化数据管线：LeRobot / RLDS / WebDataset 数据清洗、加载、训练吞吐优化 4. 构建仿真 Benchmark 评测体系，做实验归因分析 5. 对接真机团队，根据真机反馈反向驱动数据 & 模型迭代 【实习待遇】 - 2 周试用期：5000 元 - 通过后正式实习：200 元 / 小时 - 合作周期 3 个月起，表现优秀可长期深度参与项目 【投递方式】 邮件发送至 [email protected]，邮件内容包含：姓名｜学校年级专业｜意向方向｜到岗时间｜每周可投入时长｜简历｜GitHub / 项目链接；并附 1 个代表个人工程能力的项目，写明你负责的部分。

【基本要求】 - 本科及以上，计算机 / AI / 机器人 / 自动化相关专业 - Python + PyTorch 熟练，有深度学习模型完整训练调试经验 - 了解模仿学习、VLA 视觉语言动作模型基础，愿意快速上手新技术 - 熟练 Linux & Git，能啃大型开源项目代码 - 良好实验习惯，会记录、复现、同步实验结果 【加分项】 - 多卡分布式训练 DDP / FSDP / DeepSpeed 经验 - VLM / LLM 微调、多模态对齐项目经历 - 接触过 OXE / DROID 机器人数据集、sim-to-real 迁移 - MuJoCo / Isaac Sim 仿真使用经验 - CoRL / RSS / ICRA 等会议论文，或 LeRobot / OpenVLA 开源贡献