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具身智能-强化学习(灵巧操作方向) 实习生

Anker Innovations LTD  •  Onsite  •  2 hours ago
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Job Description

具身智能-强化学习(灵巧操作方向) 实习生
深圳
校招
实习
智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化
职位描述
安克实习生项目是面向正式校招岗位的人才培养与选拔通道。实习期间将按照校招标准进行系统的培养与综合评估,表现优秀者可直接获得校招转正机会,提前锁定正式校招席位。我们以严肃、长期的视角对待每一位实习生,也期待与你共同成长。
【你将参与】
1.参与具身操作模型(VA/VLA/WAM)的监督微调(SFT)和强化学习(RL),包括数据格式设计、训练配置、效果评估与 benchmark 分析
2.负责在真实机器人平台上设计并实施 RL 训练方案,通过真机数据迭代提升具身操作模型在复杂、非结构化环境下的泛化能力与鲁棒性
3.参与设计与训练通用奖励模型,通过奖励模型引导,实现长程任务(Long-horizon tasks)下的高效真机强化学习
4.跟踪前沿具身智能方向论文,探索基础模型与 RL 结合的最新技术,推动其在真机任务中的表现超越传统模仿学习方法
职位要求
1.硕士及以上学历在读,计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业,2026 年及以后毕业优先
2.深刻理解强化学习核心算法(PPO, SAC 等),同时熟悉具身操作大模型(VA/VLA/WAM)的训练逻辑
3.具备扎实的机器人运动学、动力学基础,能够处理真机实验中的延迟、噪声及硬件非线性特性
4.精通 Python 与 PyTorch,熟悉主流 RL 框架,具备良好的分布式训练与真机部署工程经验
5.了解以下至少一个方向的核心技术:
Offline-to-online 真机RL算法
去噪模型(Flow matching/Diffusion)RL算法
VLA / 多模态大模型
机器人学习或具身智能基础方法
6.具备较强的论文阅读与复现能力,能够快速理解并验证新方法
7.具备良好的数据组织与问题分析能力,能够处理大规模数据集与复杂 pipeline
加分项
Offline-to-online RL 算法经验、去噪模型(Flow matching/Diffusion)RL算法经验
在具身智能、多模态学习、机器人数据集等方向有科研或开源项目经历
学术成果:在机器人、RL 或计算机视觉顶会(CoRL, ICRA, IROS, RSS, NeurIPS)、顶刊发表过关于“真机 RL”或“具身大模型”的高质量论文
前沿生产力工具:熟练使用 Claude Code, Codex, Cursor 等工具进行高效代码开发与系统构建
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About Anker Innovations LTD

Anker was founded by Steven Yang in 2011 with the simple mission of helping consumers charge everything, faster. Today, Anker is the global leader in consumer charging, and one of the world’s most popular developers of audio/video electronics, home appliances, smart security solutions, and more.

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Industry
Hardware & Semiconductors
Company Size
1,001-5,000 employees
Headquarters
Bellevue, WA
Year Founded
Unknown
Website
anker.com
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