算法实习生（视觉/VLA)

目前VLA算法和计算机视觉方向均在招聘实习生，具体岗位jd如下： ps：受制于boss平台的广告机制，岗位会不定期被下线，不影响正常投递~ 计算机视觉方向： 工作职责 1、核心算法研发与优化：参与并推动2D/3D目标检测、人脸识别等核心算法的研究、实现、训练及性能调优，确保其在业务场景中的领先性与高精度。 2、数据驱动的模型迭代：协助构建与处理大规模视觉数据集，运用数据分析方法挖掘模型瓶颈，并针对性地进行数据清洗、标注与增强，为模型优化提供关键数据支持。 3、模型部署与性能评估：使用PyTorch等深度学习框架进行模型开发，并协助将算法模型在多种环境下进行测试与评估，量化分析其在速度、精度、鲁棒性等关键指标上的表现。 4、技术调研与创新：跟踪计算机视觉领域（尤其是目标检测、人脸识别方向）的最新学术进展，进行文献研读、复现和总结，探索其在产品中应用的可能性。 任职资格 1、教育背景：国内外高校研究生及以上在读，计算机科学、人工智能、电子信息、自动化等相关专业，2026届及以后毕业生优先。 2、技术基础： 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉CNN、Transformer等主流网络架构。 熟练掌握Python及常用算法库（如OpenCV, NumPy），具备良好的编程习惯和代码调试能力。 熟练掌握PyTorch或TensorFlow框架，有亲手搭建、训练和调试模型的经验。 3、优先条件： 有目标检测（YOLO、Faster R-CNN、DETR等）或人脸识别（ArcFace、InsightFace等）相关项目经验。 在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等顶级会议或期刊上有论文发表或投稿经历。 在Kaggle、天池等人工智能竞赛中取得优异成绩。 4、个人素质：具备强烈的求知欲、出色的解决问题能力和良好的团队沟通意识。 5、实习要求：保证每周至少出勤 5 天，持续实习3个月以上，能长期实习者优先。 VLA算法实习生 想亲手复现业界最酷的 VLA（视觉-语言-动作）大模型？想把“机器人听懂人话、看懂画面还能动起来”变成现实？我们正在招募对前沿 AI 充满热情的实习生，加入我们的团队一起探索！ 你会做的事 跟进并复现最新的 VLA 前沿算法，第一时间把 paper 变成 code。 根据任务场景，采集数据、训练 VLA 模型，并不断调优效果。 参与模型实验，和导师/同伴一起迭代方案，探索下一代多模态 AI 的可能性。 我们希望你 1、在读硕士/博士，博士优先，机器人/自动化/计算机/AI/机器人相关专业更佳。 2、有计算机视觉，多模态大模型，机械臂抓取等相关项目经验优先 3、对 VLA/强化学习 算法有一定了解，做过课程项目/科研更棒。 4、熟悉 Python，掌握 PyTorch，能独立跑实验。 5、用过 lerobot、Pi 0、GROOT 或类似框架会加分。 6、最重要的：对前沿研究有兴趣，有钻研精神，愿意和大家一起折腾！ 你将获得 前沿探索：亲手接触多模态 & 大模型的最新研究进展。 实战经验：把论文模型真正跑起来，应用到机器人/智能体等实际场景。 导师指导：和有经验的算法研究员一起工作，获得一对一的技术反馈。 成果积累：优秀的工作有机会产出论文 / 开源项目。 职业发展：实习表现优异者可获得转正机会，加入长期研究团队。 加分项 有大模型相关的科研/开源项目经历。 在 NeurIPS / ICLR / CVPR / ICRA 等顶会读过/投过论文。 喜欢动手做实验，也能写出条理清晰的总结。 实习信息 周期：不少于 3 个月（更长更好 ） vla方向视实习情况有转正机会哦~