西门子AI 实习生- 具身智能
任职要求
We empower our people to stay resilient and relevant in a constantly changing world. We’re looking for people who are always searching for creative ways to grow and learn. People who want to make a real impact, now and in the future. Does that sound like you? Then it seems like you’d make a great addition to our vibrant international team. For our Autonomous Factory team, we are looking for an Applied Physical AI Intern pioneering next generation of embodied AI, applying and integrating multimodal foundation models and robot learning architectures into real-world industrial applications. You’ll make an impact by • Collect teleoperation dataset for physical AI model training purpose • Train, deploy and evaluate SOTA physical AI models in the lab environment • Analyze and brainstorm the potential improvement points for current physical AI models and pipelines to fill up the gap between the lab scenario and real industrial use case • Tackle challenges with first principle thinking, creative and innovative ideas, and quick hands-on execution Requ…
工作职责
N/A
-课题:一见视觉智能体(AI Watchman)-构建通用视觉Agent,接管传统监控软件,打造数字AI值守员 -多模态大模型产业应用研究: 探索 VLM 在少样本工业场景下的视觉理解与逻辑推理能力,研究基于 Scaling Law 的数据自动清洗与自动化标注技术 -具身智能感知与决策系统: 研究边缘侧的高效感知与执行策略,构建能够理解复杂环境、操作物理/虚拟设备并进行自主决策的智能体 Runtime -自主进化 Agentic MLOps 闭环: 参与设计并实现全栈调试的 Skill 池。负责挂载语义诊断、逻辑参数调优、提示词自动变异与网络模型重设等核心能力,实现完整MLOps 工作流闭环

岗位职责 1. 大模型Agent技术探索 * 跟踪大模型领域最新进展,包括Agent架构、任务规划、自主决策等技术方向 * 新技术周期性汇总和梳理,产出技术报告 * 探索Agent落地场景和构建方案,结合RPA、知识库增强(RAG)等技术,参与设计智能化业务流程原型,如数据分析、实时监测、智能决策等场景。 2. 开源项目跟踪和Demo搭建 * 基于开源项目,开发演示Demo,验证Agent在垂直场景(如IT运维、客户服务、数据分析)中的可行性,输出技术文档及案例报告。 3. 技术研究与产品化支持 * 参与技术选型和需求调研,协助团队完成从实验到产品化落地的关键路径规划 * 结合行业需求,提炼不同场景Agent的差异化价值,为产品路线图提供需求和技术输入 *
1.业务场景AI赋能探索:与产品、技术、市场等业务部门协同,探索AI在时空信息处理、智能计算、智慧城市等公司核心业务场景中的创新应用点,并进行可行性分析与概念验证; 2.内部效率提升与流程再造:深入公司内部运营流程(如人力资源、行政、财务、法务等),识别瓶颈,利用AI与自动化技术设计解决方案,推动试点项目落地,以提升全组织运作效率; 3.AI工具链的构建与优化:协助团队系统化地研究、测试、筛选与引入外部顶尖的AI工具与平台,并尝试构建适合公司技术栈的内部AI工具链,降低新技术使用门槛; 4.数据驱动的智能洞察:在导师指导下,运用数据分析和机器学习技术,对多源业务数据与内部运营数据进行挖掘,发现潜在规律与价值点,为业务决策与管理优化提供数据支撑; 5.AI创新文化的传播与赋能:收集、研究并沉淀内外部优秀的AI应用案例,制作教程与最佳实践,积极在团队内进行分享与传播,扮演“AI布道师”的角色,激发全员创新。