软件开发战略实习生（具身机器人应用开发）-BEG

参与具身智能机器人上层应用系统的架构设计、开发与集成，构建大模型 Agent 驱动的感知-决策-控制闭环，实现自然语言指令对机器人的端到端控制（语音/文本→任务规划→自主建图导航→视觉检测→结果反馈）。 基于视觉语言模型的语义场景理解与语义地图构建，融合激光雷达 3D 点云、可见光图像、红外热成像等多模态数据，实现室内外目标级与区域级语义的自动构建与查询。 开发优化激光雷达感知算法，包括 3D 点云处理、地形分析（坡度/粗糙度/可通行性）、动态障碍物检测与跟踪、点云语义分割等。 开发与优化视觉感知算法，包括 2D/3D 目标检测、图像分割、多模态融合（LiDAR + 可见光 + 红外）、异常检测等，完成模型训练、评估与边缘端部署。 负责 3D 导航系统，包括 3D 体素代价图、高程图可通行性分析、路径规划器集成，实现楼梯、斜坡等复杂地形的自主通行。 构建感知数据闭环：设计机器人巡检过程中的数据自动采集、难例挖掘、半自动标注、增量训练流水线，驱动感知模型持续迭代。 跟进具身智能、机器人感知、3D 导航等领域前沿技术，评估新方法在四足巡检场景的落地价值

计算机视觉、机器人、自动化、人工智能等相关专业在读硕士或优秀本科生。 熟练掌握 PyTorch 等深度学习框架，熟悉 CNN、Transformer 等主流模型结构，具备扎实的深度学习理论基础。 熟悉 3D 点云处理（Open3D / PCL / 体素化 / ICP 等）和视觉感知任务（目标检测 / 语义分割 / 多模态融合），两者均需有基本了解。激光雷达 熟悉 ROS2 机器人中间件，有实际机器人系统开发或 SLAM / 导航项目经验。 熟练使用 AI 编程工具（Copilot / Cursor / Claude 等）进行工程开发。 熟悉 Linux 开发环境，能独立完成嵌入式平台（Jetson 等）的模型部署与远程调试。 加分项： 有 LiDAR SLAM 经验者优先（FAST-LIO/ LIO-SAM 等）。 有 大模型 Agent / VLM / 具身智能相关经验者优先（Function Calling、自然语言机器人控制、语义地图等）。 有 TensorRT / ONNX 模型部署及边缘推理优化经验者优先。 有自动驾驶感知研发经验，或在 AI / Robotics 顶会顶刊发表论文者优先。有 点云处理经验： PCL/Open3D、过滤/下采样/地面分割/体素地图 等。 福利: 500强外企，跨文化交流，大平台新视野。 公司有食堂，工作氛围轻松愉快，可优先接触内部转正机会！ 与行业专家一对一指导，快速提升专业技能和职场竞争力。 在世界百强外企中积累宝贵的实习经验，为你的简历增色。 投递岗位即默认同意博世集团网上招聘相关隐私协议 协议地址：请通过访问博世中国官方主页，博世在中国＆gt;加入博世＆gt;工作机会，在网上招聘数据隐私声明