具身智能导航与空间智能算法实习生

参与具身智能自主导航与空间智能算法的研发与优化，包括环境感知、定位建图、三维场景理解、空间推理、路径规划及动态避障等技术的研究与落地应用；

参与Spatial Intelligence、Vision-Language Navigation（VLN）、Semantic Navigation等前沿技术研究，探索视觉语言模型、3D Foundation Model及World Model在开放环境理解、语义地图构建与目标导向导航中的应用；

参与复杂动态环境下自主导航算法体系的设计与优化，研究多模态感知、3D场景表征、空间记忆、具身空间推理及长程任务规划等技术，提升机器人在未知、动态和开放环境中的自主导航与泛化能力；

负责跟踪和调研Embodied Navigation、Spatial Intelligence、VLN、3D Vision、World Model等领域的前沿技术、开源模型及学术成果，持续迭代优化具身智能导航与空间理解算法体系。

硕士及以上学位在读，计算机科学、人工智能、机器学习、自动化、机器人、计算机视觉、电子信息等相关专业；

有机器人导航、SLAM、3D视觉、空间智能、具身导航、VLN、多模态学习等相关研究或技术落地背景优先；

熟练掌握Python、C/C++等编程语言及PyTorch等主流深度学习框架，具备计算机视觉、3D视觉、机器人定位与导航等相关基础，熟悉Transformer、VLM等模型基本原理；

熟悉Visual Navigation、VLN、Semantic SLAM、3D Scene Representation、Occupancy Representation、Spatial Reasoning、World Model等方向中的一种或多种技术，有开放词汇场景理解、语义导航或动态避障研究经验者优先；

熟悉ROS/ROS2、Nav2、Isaac Sim/Isaac Lab、Habitat等机器人开发或仿真平台，有移动机器人、轮式/足式机器人真实环境导航及Sim2Real经验者优先；

在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、CoRL、RSS、ICRA、IROS等人工智能、计算机视觉及机器人领域顶级会议发表过相关论文，或具有具身导航、空间智能相关高水平科研项目及实习经验者优先；

具备良好的自主学习能力和科研自驱力，逻辑思维清晰，具备优秀的科研创新、实验分析、工程实现、沟通和团队协作能力。