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实习【27届暑期】具身智能灵巧手算法实习生
深圳 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 自动化、计算机、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历
- 熟悉机器人动力学、运动学、最优控制，有扎实的数学基础
- 精通Linux和Docker开发环境，熟悉C++和Python，掌握git工作流，具有良好的编程习惯
- 谦逊开放、思维活跃，具有团队合作意识
- 学习能力强，可以独立探索与学习先进的算法。
- 【加分项】
- 熟悉主流强化学习、模仿学习等算法
- 熟悉Isaac Gym/Isaac Lab仿真，能够搭建复杂的仿真环境
- 有灵巧手触觉传感器应用经验
- 有sim2real实战经验
- 有多关节机器人控制经验
- 在顶级会议（如CVRP/ICCV/ICRA/IROS/NeurlPS等）或刊物（如IJRR/TRO/TPAMI等）发表过论文优先。
岗位描述
【我们提供】
- 1、技术前沿机会：加入行业领先的人型机器人研发团队，探索具身智能算法最核心技术；
- 2、成长平台：与顶尖专家合作，参与全球范围内最具挑战性的机器人项目；
- 3、论文发表：参与核心研发项目，成果有机会发表顶刊顶会；
- 4、转正机会：27届校招储备岗，提供转正机会。
- 1、负责开发、部署和调试用于人形机器人灵巧手的先进操作算法，包含遥操作、力控、强化学习等领域；
- 2、负责仿真环境的搭建与迁移，涵盖机器人运动学、动力学、传感器仿真、物理环境交互仿真等；
- 3、开发和改进先进的强化学习算法，实现机器人的操作任务；
- 4、根据机器人在特定任务中存在的难点问题，参与针对具体技术难点的攻关。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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