蔚来
实习蔚来AGI超星计划-基于多模态数据模拟和多模态表达的NOMI Mate具身交互控制研究
上海/北京 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- - 精通基础统计学习以及深度学习算法，精通常用模型架构包括但不限于Transformer、Diffusion、VAE以及Flow Matching等
- - 熟悉强化学习或行为策略学习，包括但不限于RLHF、PPO、DPO、GRPO等
- - 精通并有主流大模型的相关训练和使用工作经验
- - 深入了解主流Agent框架和应用
- - （加分）有机器人动作生成、多模态交互、情感计算等具身交互落地或科研经验
- - （加分）有高水平论文发表者，或在国内外顶尖实验室或者模型团队经历
- - 硕士及以上在读，实习时长6个月以上。
岗位描述
课题介绍
本课题属于机器人学与人机交互的交叉学科，主要研究在车载对话领域，构建基于语音、文本及图像/视频等多模态信息的情感化具身交互系统，实现对机器人头部动作、表情及TTS表达的实时控制，参与多模态理解与具身表达智能体的研发，推动机器人从“会说话”到“会表达”的系统化升级，打造业界一流的情感化AI交互控制系统
预期产出
- - 交付具有创新性/前瞻性的研究报告、专利、期刊和论文；
- - 交付具备优秀落地效果的方案和算法应用。
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该岗位可能会问的问题
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请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
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1. 星型：事实表在中间，维度表直接关联，维度表非规范化（有冗余） 2. 雪花：维度表进一步规范化，减少冗余但增加 join 次数 3. 选择：星型查询快（join 少），雪花存储省，一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
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你做过最有价值的数据分析项目是什么
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