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Work ScheduleStandard (Mon-Fri) Environmental ConditionsOffice Job Description As part of the Thermo Fisher Scientific team, you’ll discover meaningful work that makes a positive impact on a global scale. Join our colleagues in bringing our Mission to

Company Description Renesas is one of the top global semiconductor companies in the world. We strive to develop a safer, healthier, greener, and smarter world, and our goal is to make every endpoint intelligent by offering

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As a Sr Advanced Data Scientist here at Honeywell, you will be responsible for providing technical insight and acting as the subject matter expert in machine learning, statistical modeling, and data analysis projects. You will work closely

At Lilly, the work is demanding because patients are waiting. We unite caring with discovery to help make life better for people around the world, knowing that every decision, every detail, and every day matters. Headquartered

Job TitleSr. Backend Engineer Location(s)Shanghai About Us Revvity is a developer and provider of end-to-end solutions designed to help scientists, researchers, and clinicians solve the world’s greatest health challenges. We pair the enthusiasm of an industry

Logitech is the Sweet Spot for people who want their actions to have a positive global impact while having the flexibility to do it in their own way. Senior DevOps Engineer The Role Logitech is the

具身智能-运动智能体 深圳、上海 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 【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. 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. 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. 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. 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. 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. 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1. 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2. 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。3. 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。4. 具有模仿学习或强化学习训练经验，熟悉PPO/GRPO/DPO等5. 有实际的端到端系统开发经验，如智能驾驶的E2E。6. 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7. 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. 有智能驾驶/机器人领域的工程落地经验者优先9. 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1. 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）,

具身智能-认知智能体 深圳、上海 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 【具身多模态大模型（VLM/VLA）算法工程师/资深/专家/TL】岗位职责：1. 研究应用大模型实现四足、人形机器人的复杂认知能力，包括：语音交互、场景理解、行为决策推理与动作规划，长程任务规划等；2. 实现基于视觉、深度等的环境感知与3D空间表征，人脸人形识别、人体姿态估计等， 实现精准的空间推理 及action model 动作轨迹规划；3. 开发适配大模型VLM/VLA的场景表征/对齐技术和场景语义识别。训练图像/视频与文本融合的多模态理解大模型，提升模型的跨模态理解能力；4. 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；5. 负责基模型的领域预训练，模型微调SFT、强化学习（RLHF）训练，提升夸任务的泛化性能，开发高效的模型评测方法提高迭代效率；6. 解决模型评测/部署/真机测试中的问题，满足项目交付指标要求；7. 跟踪前沿技术方案，持续迭代升级方案。岗位要求1. 人工智能、计算机、机器人、自动驾驶、自然语言处理等相关专业硕士或博士学位2. 有如下某个方向研究经验： a. 熟练掌握主流LLM技术（Bert、GPT、Llama、transformer等），有VLM模型（Llava、QwenVL等）、VLA（action token）模型应用经验， 熟悉生成式AI 技术（diffusion）。 b. 有量产动静态环境感知或表征经验，熟悉 BEV、Sparse，SAM，VIT，CLIP，DINO c. 具备多模态数据融合（文+视+听）研发经验； d. 掌握主流的具身大模型技术（RT2,

机器人专项-认知智能体 深圳、上海 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 【P0】具身多模态大模型（VLM/VLA）算法工程师/资深/专家/TL岗位职责：1. 研究应用大模型实现四足、人形机器人的复杂认知能力，包括： 1. 开放指令任务理解及规划、复杂场景理解、行为决策推理与动作规划，长程任务规划等； 2. 实现机器人自主探索导航 3. 实现高效可泛化的四足、人形机器人的移动、操作联合决策和规划2. 实现基于视觉、深度等的环境感知与3D空间表征，人脸人形识别、人体姿态估计等， 实现精准的空间推理 及action model 动作轨迹规划；3. 开发适配大模型VLM/VLA的场景表征/对齐技术和场景语义识别。训练图像/视频与文本融合的多模态理解大模型，提升模型的跨模态理解能力；4. 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5. 负责基模型的领域预训练，模型微调SFT、强化学习（RLHF）训练，提升夸任务的泛化性能，开发高效的模型评测方法提高迭代效率。6. 解决模型评测/部署/真机测试中的问题，满足项目交付指标要求7. 跟踪前沿技术方案，持续迭代升级方案 岗位要求1. 人工智能、计算机、机器人、自动驾驶、自然语言处理等相关专业硕士或博士学位2. 有如下某个方向研究经验： 1. 熟练掌握主流LLM技术（Bert、GPT、Llama、transformer等），有VLM模型（Llava、QwenVL等）、VLA（action token）模型应用经验， 熟悉生成式AI 技术（diffusion）。

强化学习运控工程师-通用业务部 上海、深圳 校招 正式 技术 职位 ID：A146458 职位描述 负责机器人走跑步态模型优化、全身运动跟踪算法研发与迭代落地，基于强化学习技术实现机器人稳定行走、快跑、姿态平衡控制，解决高速运动、复杂地形下步态漂移、抖动、倾覆等核心问题。负责机器人固定动作跟踪、姿态轨迹训练研发工作，完成机器人定点动作、连贯姿态轨迹、标准化运动技能的强化学习训练与收敛优化，提升机器人动作复刻精度与运动规整度。搭建机器人动力学仿真与运动控制强化学习训练体系，完成步态训练场景构建、动力学参数调优、仿真验证与虚实迁移迭代，建立标准化运动技能训练流程，支撑运控算法快速迭代落地。跟进机器人运动强化学习前沿技术，开展步态生成、模仿学习、运动技能泛化等算法的调研、复现与二次开发，结合机器人实际运动场景完成算法适配与性能升级，输出规范技术文档与方案。专注机器人运动控制强化学习算法迭代落地，重点攻克仿真到真机的虚实迁移难题，优化sim2real泛化能力与运动鲁棒性，完成整机步态真机调试、问题复盘与闭环迭代，保障算法可量产落地。 职位要求 院校硕士及以上学历，自动化、机器人工程、人工智能、计算机科学、控制科学与工程等相关专业，具备扎实的机器人动力学、步态控制、强化学习理论功底。仿真工具能力：熟练使用IsaacLab、IsaacSim、MjLab等主流机器人仿真平台，能够独立完成仿真环境搭建、运动控制算法训练、仿真测试及虚实迁移全流程工作。算法开发能力：精通Python、C++等编程语言，熟悉BeyondMimic、AMP、HimLoco、Host等机器人运动强化学习、模仿学习开源项目，具备源码解读、二次开发、步态适配与运控算法调优落地能力。虚实迁移能力：具备极强的sim2real仿真到真机迁移落地经验，熟悉机器人运动控制算法的虚实鸿沟优化、泛化性调优、真机适配迭代流程，能够解决仿真最优但真机失效、步态漂移、环境泛化差等核心落地问题。优先条件拥有ICRA、IROS、RSS等机器人、人工智能领域顶级会议论文发表/录用经历优先；拥有IJRR、TRO、SR等机器人领域顶级期刊发表经历优先；具备机器人走跑步态、全身运动控制、模仿学习算法研发经验，拥有完整sim2real落地、真机迭代、算法量产经验者优先。 投递...