机器人部署/测试实习生

负责研究团队算法模型在真实机器人平台上的部署与实验支持，完成模型、策略、感知及控制模块的集成与运行，支撑 VLA、世界模型、模仿学习、强化学习等方向的真机实验。 负责机器人实验环境与测试流程建设，包括模型版本切换、实验配置、任务执行、数据记录和结果整理，保障不同算法版本能够快速、稳定、可复现地完成真机验证。 参与模型真机测试与问题定位，分析算法在实际运行中的推理延迟、输入输出异常、控制执行偏差、系统稳定性及软硬件接口问题，协助研究人员完成失败案例复现与归因。 建设自动化部署与实验工具，提升模型从训练完成到真机运行、批量测试和结果回收的效率，推动仿真评测与真实机器人实验之间的快速迭代

计算机、人工智能、自动化、机器人工程、电子信息、软件工程等相关专业本科、硕士或博士在读。 编程基础扎实，熟练掌握 Python 和 Linux 开发环境，熟悉 Git，具备良好的代码调试、日志分析和系统问题定位能力。 熟悉机器人软件系统，了解 ROS / ROS2、机器人通信接口、传感器数据及控制链路，能够完成算法模型与机器人系统的基本集成和调试。 对具身智能和机器人学习有基本理解，能够配合研究人员设计并执行真机实验，准确记录实验条件、模型版本、失败案例和测试结果。 加分条件 具备机械臂、移动机器人、人形机器人或其他真实机器人平台的实验与调试经验。 具备 VLA、模仿学习、强化学习、机器人策略模型等算法的真机部署或实验经验。 熟悉 Docker、ONNX、TensorRT 等模型运行和环境管理工具，或具备 GPU / 边缘计算平台使用经验。 具备机器人竞赛、科研实验室机器人项目、开源机器人项目或相关实习经历