- Страна
- Германия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Intern: Software Engineer, AI-enabled Robotic and Dexterous Manipulation Research
Исключительная возможность для старта карьеры в дочерней компании Alphabet (Google) с доступом к передовым технологиям ИИ и робототехники. Высокий престиж компании и работа над реальными индустриальными задачами.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к уровню образования (PhD или магистратура с опытом в лаборатории) и необходимостью глубоких знаний в узких областях: RL, VLA-модели и робототехника.
Анализ зарплаты
Для позиции стажера в Мюнхене в такой высокотехнологичной компании, как Intrinsic (Google), зарплата обычно находится на верхнем пределе рынка для студентов PhD/Master. Указанный диапазон отражает типичные компенсации в BigTech для Германии.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Software Engineer Intern position at Intrinsic. As a PhD student specializing in robotics, I have been following Intrinsic’s mission to democratize industrial robotics with great admiration. My background in reinforcement learning and experience with PyTorch aligns perfectly with your research goals in AI-enabled manipulation.
During my previous lab work, I successfully implemented sim-to-real transfer protocols for robotic arms, which gave me hands-on experience with the complexities of hardware-software integration. I am particularly excited about the opportunity to collaborate with your global team of researchers to evaluate prototypical approaches in real-world manufacturing scenarios. My solid foundation in robot kinematics and passion for experimental hardware make me a strong candidate for this role.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в intrinsicrobotics уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Intrinsic и создавайте будущее промышленной робототехники на стыке ИИ и реального производства!
Описание вакансии
Intrinsic is an AI robotics group at Google aiming to reimagine the potential of industrial robotics. Our team believes that advances in AI, perception and simulation will redefine what’s possible for industrial robotics in the near future – with software and data at the core.
Our mission is to make industrial robotics intelligent, accessible, and usable for millions more businesses, entrepreneurs, and developers. We are a dynamic team of engineers, roboticists, designers, and technologists who are passionate about unlocking the creative and economic potential of industrial robotics.
Role
As an Intern in AI-enabled Robotic Manipulation Research you will experiment with novel robotics capabilities that have an impact on real-world applications in manufacturing. You will work alongside a team of researchers and engineers developing features and conducting experiments for machine learning approaches to robot manipulation.
You bring in thorough knowledge in robot learning, excitement for getting robot hardware and experiments to run, and solid coding skills.
How your work moves the mission forward
- Contribute to experiments for novel, AI-enabled and sensor-guided manipulation capabilities.
- Evaluate new, prototypical approaches on manipulation scenarios for industrial manufacturing.
- Extend existing manipulation capabilities in our stack and improve features related to learning and robot control.
- Collaborate with researchers and colleagues across three continents to bring solutions to the real world.
Skills you will need to be successful
- PhD student in Computer Science, Robotics or related field, or master's student with robotics lab experience.
- Programming experience in Python (ideally Jax or Pytorch skills).
- Knowledge and first experience in machine learning for robotics in one or more areas like reinforcement learning, vision-language-action models, sim-to-real transfer learning, imitation learning and/or foundation models for robotics.
- Enthusiasm for experimenting with robot hardware, ideally prior experience.
- Basic knowledge of robot motion control, kinematics, dynamics.
- Ideally, experience in controlling robot motion and/or applying learned models to motion.
At Intrinsic, we are proud to be an equal opportunity workplace. Employment at Intrinsic is based solely on a person's merit and qualifications directly related to professional competence. Intrinsic does not discriminate against any employee or applicant because of race, creed, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity/expression, national origin, disability, age, genetic information, veteran status, marital status, pregnancy or related condition (including breastfeeding), or any other basis protected by law. We also consider qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with legal requirements. It is Intrinsic’s policy to comply with all applicable national, state and local laws pertaining to nondiscrimination and equal opportunity.
If you have a disability or special need that requires accommodation, please contact us at: candidate-support@intrinsic.ai.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- JAX
- PyTorch
- Reinforcement Learning
- Computer Vision
- Robotics
- Machine Learning
- Kinematics
- Dynamics
- Sim-to-Real Transfer
- Imitation Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с моделями машинного обучения в робототехнике.
Расскажите о вашем опыте применения обучения с подкреплением (RL) или имитационного обучения для задач манипуляции роботами. С какими основными трудностями вы столкнулись?
Оценка понимания разрыва между симуляцией и реальностью, что критично для Intrinsic.
Какие методы sim-to-real переноса вы использовали или считаете наиболее эффективными для задач точной промышленной сборки?
Проверка владения современными фреймворками, упомянутыми в вакансии.
В чем, по вашему мнению, заключаются преимущества использования JAX по сравнению с PyTorch при разработке алгоритмов управления роботами?
Оценка базовых знаний робототехники, необходимых для интеграции ИИ-моделей.
Как вы интегрируете выводы нейронной сети с классическими алгоритмами планирования траектории и контроля кинематики?
Проверка готовности к работе с физическим оборудованием.
Опишите случай, когда ваш код идеально работал в симуляции, но давал сбой на реальном железе. Как вы диагностировали и решили эту проблему?
Похожие вакансии
2026 Summer Intern - Software Engineering - ML Kernels & Runtime Team
Applied Research Intern (Summer 2026)
Intern: Software Engineering, Multi-View 3D Reconstruction
Software Engineer Intern, AI-Powered Picture Quality Tools
AI Intern
Omniverse AI Engineering intern
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Германия