具身智能 · Full-time

Embodied AI Algorithm Engineer

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Compensation: Not specified
Location: Not specified
Experience: Not specified
Education: Bachelor’s degree or above

岗位职责

1. 面向工业、农业等行业场景，开展具身智能机器人算法研发与应用开发，解决抓取、搬运、分拣、装配、采摘等任务中的感知、决策与控制问题，推动算法从实验验证走向现场应用。
2. 基于模仿学习、强化学习及视觉—语言—动作模型，开展算法模型的训练、微调与部署，提升机器人在复杂环境下的任务成功率、操作精度和泛化能力。
3. 研发融合视觉、深度、力觉、触觉及机器人本体状态的多模态感知与操作算法，实现目标识别、位姿估计、场景理解、接触状态判断和闭环动作调整。
4. 结合机器视觉、机器人运动学与动力学、运动规划、轨迹优化、视觉伺服及柔顺控制等传统方法，构建学习算法与机器人控制相结合的应用方案。
5. 建设机器人数据采集与处理流程，开展遥操作示教、传感器标定、时间同步、数据清洗与标注、数据集管理及质量评估，为模型训练和迭代提供支持。
6. 负责算法在真实机器人系统中的集成与部署，优化推理延迟、控制响应、运行稳定性和异常恢复能力，完成从仿真测试、实机验证到现场交付的开发工作。
7. 围绕实际业务需求建立评测体系，以任务成功率、作业节拍、操作精度、接触力及连续运行稳定性等指标评估系统，持续改进算法与应用效果。
8. 与机械、电气、嵌入式及业务团队协作，完成需求分析、技术方案设计、系统联调和现场问题定位，形成可复用的算法模块与技术文档。

任职要求

1. 计算机、人工智能、自动化、控制科学与工程、机器人、电子信息等相关专业，本科及以上学历。
2. 具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉模仿学习、强化学习或机器人基础模型中的至少一个方向；理解 Diffusion Policy、ACT、π0.5 等代表性方法，具备其中一种或同类方法的复现、训练、微调或应用经验。
3. 熟练使用 Python，掌握 PyTorch 等深度学习框架，具备独立完成数据处理、模型训练、实验分析和推理部署的能力；具备 C++ 开发能力者优先。
4. 熟悉机器人坐标变换、运动学、手眼标定、轨迹规划和闭环控制等基础知识，能够结合任务需求分析感知误差、执行误差及系统延迟对操作效果的影响。
5. 具备机器视觉相关经验，熟悉目标检测、实例分割、目标跟踪、位姿估计、深度视觉或点云处理中的一种或多种技术。
6. 熟悉 Linux 开发环境及 ROS/ROS 2，具备机器人、相机、夹爪或力/触觉传感器的接口开发与系统集成经验。
7. 具备真实机器人项目实践经验，能够独立开展实验设计、实机调试和故障定位，并根据现场反馈持续优化方案。
8. 具备良好的工程意识、沟通协作能力和问题分析能力，能够围绕业务目标平衡算法效果、开发成本、部署条件与维护需求，适应项目现场调试工作。

加分项

1. 具有工业装配、精密插入、柔性物体操作、农业采摘或复杂环境抓取等项目经验。
2. 具有 UMI、主从遥操作等示教采集经验，或参与过机器人多模态数据集建设。
3. 具有视觉与力/触觉融合、阻抗控制、导纳控制、接触丰富操作或高频闭环控制经验。
4. 具有强化学习实机优化、离线强化学习、仿真到现实迁移或域随机化经验，熟悉 MuJoCo、Isaac Sim、Isaac Lab 等仿真工具。
5. 具有模型加速、边缘计算部署、机器人系统长时间稳定运行及项目交付经验。
6. 在机器人学习、计算机视觉、机器人控制等领域有高质量论文、开源项目或相关竞赛成果。