具身智能-运动智能体

【具身端到端规划算法工程师/资深/专家/TL】（深圳/上海/北京） 岗位职责：

1. 01

   负责研发基于深度学习的四足/人形等机器人的全身状态规划控制，实现灵活自然的动态环境的避障和通过

2. 02

   设计实现鲁棒高效的 感知-规划-控制 端到端方案，实现鲁棒高效精准的机器人动作规划

3. 03

   设计构建模型训练数据集和标注方法，支持大批量自动化的标注构建

4. 04

   应用模仿学习，在/离线强化学习进行模型训练提升模型性能，开发高效的模型评测方法提高迭代效率

5. 05

   解决模型评测/部署/真机测试中遇到的问题，满足项目交付指标要求

6. 06

   跟踪前沿技术方案，持续迭代升级方案 岗位要求：满足3条及以上

7. 01

   人工智能、计算机、机器人、自动驾驶、控制等相关专业硕士或博士学位

8. 02

   熟练掌握主流深度学习的时序规划方法如transformer，生成式方法 diffusion policy，掌握主流端到端架构方案如BEV-tranformer/diffusion架构。

9. 03

   熟悉基于采样/搜索/优化的决策规划算法，熟悉机器人全身控制。

10. 04

    具有模仿学习或强化学习训练经验，熟悉PPO/GRPO/DPO等

11. 05

    有实际的端到端系统开发经验，如智能驾驶的E2E。

12. 06

    熟练使用PyTorch/TensorFlow深度学习框架，熟练使用Python/C++语言编程，有实际项目开发经验

13. 07

    熟悉机器人常用开发环境Mojuco/NVIDIA Isaac/gazebo，有 ROS2/DDS下的开发经验，，能够在Linux环境下独立进行开发和调试；

加分项

8. 08

   有智能驾驶/机器人领域的工程落地经验者优先

9. 09

   在机器人顶会（SR/IJRR/TRO/RSS/ICRA/IROS等）或AI顶会（CVPR/NeurIPS/ICML/ICLR等）发表论文者优先 【具身运动控制算法工程师/资深/专家/TL】（深圳/上海） 职位描述

10. 01

    研发四足、人形机器人的运动控制算法（强化学习控制、基于优化的控制、力控/阻抗控制等）, 实现高精度轨迹跟踪、约束控制，动态安全避障, 实现全身协调控制, 适应不同地形环境。

11. 02

    在真实机器人平台上进行部署与调试，深入分析并解决sim2real GAP问题

12. 03

    解决运动控制性能和稳定性问题，满足项目量产交付指标要求

13. 04

    跟踪应用机器人运动控制领域前沿技术，不断迭代更新； 职位要求

14. 05

    控制科学、计算机科学、机器人等相关专业硕士或博士学位

15. 06

    具有扎实的机器人学、控制理论基础，掌握多刚体动力学建模、正逆运动学/动力学、系统辨识等算法

16. 07

    掌握四足、人形全身控制方法QP、LQR、MPC、WBC等，并有应用经验。

17. 08

    熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、DWA等，并有应用经验。

18. 09

    掌握常用的深度强化学习算法，PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等。

19. 10

    至少掌握一种主流动力学仿真工具（MuJoCo/IsaacGym/PyBullet/Gazebo等）；

20. 11

    熟练使用C++/Python，熟悉ROS/Linux开发环境，

12.

加分项

1. 01

   实际的机器人（四足、人形、机械臂等）运动控制工程开发经验。

2. 02

   在机器人和AI顶会(RSS/ICRA/IROS/CoRL/CVPR等)发表过相关论文；

【具身模型框架算法工程师/资深/专家/TL】（深圳/上海） 岗位职责： 负责端侧具身智能体业务模型中的：数据清洗/标注，模型架构设计与联合训练，模型部署优化一个或多个方向：

1. 01

   对多个模型进行分布式高效联合训练，解决联合训练冲突，

2. 01

   高效的数据加载/增强策略，加速模型训练与实验迭代。

3. 02

   优化训练Pipeline（混合精度/梯度检查点/显存优化）

4. 02

   制作联合标注训练和评测样本，根据模型功能搭建联合标注/自标注的自动化框架，支持大规模批量自动化标注和构建。

5. 03

   大规模数据闭环构建与驱动：实现基于场景挖掘、失败案例分析、主动学习的数据自动筛选、标注增强与策略迭代优化。

6. 04

   模型部署与性能优化：

7. 01

   通过模型剪枝/蒸馏/量化等实现提升业务模型部署推理效率

8. 02

   优化主干网络，和模型结构

9. 03

   解决模型在端侧部署时的精度和性能问题。

10. 04

    训练和推理的对齐 任职要求：

11. 01

    人工智能、计算机、机器人、自动驾驶等相关专业硕士或博士学位

12. 02

    熟练掌握C++/Python/脚本编程，有Linux下开发经验，具备优秀的开发和调试能力；

13. 03

    熟悉Pytorch、TensorFlow等AI框架，了解TensorRT、TVM；

14. 04

    如下一个或多个方向经验

15. 01

    有实际模型压缩、剪枝、蒸馏、量化技术等轻量化经验；

16. 02

    掌握LoRA等微调技术，熟悉MoE架构/多模态训练

17. 03

    有大规模数据集构建和配比经验

18. 04

    实际的模型的端侧部署经验

19. 05

    熟悉大模型加速技术，熟悉CUDA编程和nsight system，有利用GPU等异构硬件上优化软件性能的优先；

20. 05

    良好的沟通表达能力和团队协作能力。 加分项： - 有机器人、智能驾驶等领域的实际工程经验者优先 - 在机器人顶会或AI顶会（ICRA/IROS/CVPR/NeurIPS/ICML/ICLR等）发表论文者优先

-投递请备注岗位方向