Humanoid感控算法工程师/专家 上海 全职 职位描述 1、设计与实现人形机器人全身控制策略，覆盖 locomotion、地形穿越、以及负载/接触条件下的 loco-manipulation；2、搭建与优化运动数据引擎：人体动作重定向、场景感知的数据合成、长时序技能编排；3、训练覆盖大规模人体动作的通用全身控制基座模型，作为上层任务的统一底座；4、构建多任务感知-运控架构，支持技能持续扩展而无需重建训练管线；5、探索 whole-body intelligence 的 scaling law，研究策略的容量边界与扩展方式；6、探索前沿方向的可行性，包括条件运动生成、人机协同操作等； 职位要求 1、强化学习、机器人学或计算机视觉相关专业，硕士及以上学历；2、2 年以上具身智能领域研发经验，或具备同等强度的项目成果；3、具备至少一个由本人主导、覆盖策略训练至真机部署全流程的完整项目经历；4、具备依据论文独立复现前沿工作的能力，能够在无开源代码的条件下补全实现细节；5、深度掌握 Isaac Lab / IsaacSim / MuJoCo 中至少一项，具备定位仿真器层面问题的能力（接触求解、碰撞几何、时间步设置、并行环境数值行为等）；6、具备系统性的 sim-to-real 实践经验，能够清晰阐述所遇差异的成因、验证方法与解决路径；7、PyTorch 工程能力扎实，具备独立搭建训练框架及性能优化的能力；优先条件- 熟悉 motion tracking / motion retargeting / motion matching，并了解各方法的适用边界- 具备 teacher-student 蒸馏、DAgger
【人形机器人】遥操作系统工程师 北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 工作职责：1.主从映射与运动重定向（human→humanoid retargeting），双臂 / 灵巧手 / 头颈映射；2.VR / 手柄 / 外骨骼 / 动捕 等操控设备接入与标定对齐；3.力 / 触觉反馈通道，提升临场感与精细操作；4.视频 / 状态低时延回传与时延补偿、丢包 / 抖动鲁棒性；5.示教录制与分段管理，对接数据管线；遥操作自主策略的切换与兜底。 职位要求 任职要求:1.本科及以上，机器人 / 控制 / 计算机相关专业；2.3 年以上遥操作 / 人机交互
运动控制算法实习生（强化学习方向） 深圳 实习 研发 - 算法 职位描述 【关于我们】小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术，覆盖机器人行走、灵巧操作、智能导航，以及在大语言模型支持下的人机交互等方向。我们的软硬件研发团队分布于深圳、上海、广州、北京及北美，汇聚跨学科的一流人才。加入我们，你将参与把人工智能真正落地到物理世界的核心工作，与控制、感知、规划、硬件等多领域工程师紧密协作，攻克前沿科研与工程难题，并推动人形机器人关键能力的持续演进。【工作职责】1、参与机器人的强化学习训练，优化机器人运动规划与控制策略，与传统控制方法形成互补，提升整体运动性能；2、参与机器人数据重映射（retargeting / remapping）与位置/姿态跟踪算法的开发与优化；3、将先进运动控制与机器学习方法应用于我们的自研人形机器人，推动算法从离线验证到真机闭环；4、研究和复现前沿强化学习算法，探索相关领域学术和工程问题。 职位要求 【岗位要求】1、本科及以上在读，数学、计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业优先；2、至少 1 年强化学习相关项目或研究经验，熟悉足式机器人运动学和动力学；3、熟练使用基于 Pytorch 的深度学习框架，掌握 PPO、DQN、SAC 等主流强化学习算法，以及 MuJoCo、Isaac Gym/Sim 等主流仿真工具；4、热爱机器人行业，有相关期刊或会议论文发表经历，或实际强化学习项目落地经验者优先。【你将获得】1、深度参与最前沿的具身智能算法研发，专注于双足机器人运动规划与控制，以及从仿真到实机的迁移；2、行业内资深专家的指导，对于优秀成果，我们将全力支持发表学术论文或申请专利；3、完备的实验室支持，包括充足的计算资源、稳定的机器人平台和强大的软硬件团队；4、明确的成长路径：实习生是公司的重要储备人才，对于即将毕业的优秀实习生，我们优先考虑其全职工作申请。 投递...
【27届校招】具身智能算法研究员 - 人类数据 深圳、上海、北京 正式 研发 - 算法 职位描述 1. 第一人称感知算法开发： 研发基于第一人称视角（Egocentric View）的 3D 人体重建、动作生成、手势追踪及动作捕捉建模算法，从复杂的真实场景中提取高质量的运动指令，助力数据驱动的具身智能算法研究；2. 高精度人体重建： 利用 SMPL / SMPL-X / MANO等参数化模型、多视角几何及神经渲染等技术，实现对人类动作行为的高精度重建，解决人体自遮挡、大范围运动等困难场景下的稳健估计问题，加速业界前沿的大规模 In-the-wild 人类数据采集和数据处理任务；3. 动作生成与迁移（Retargeting）： 研究人类动作到异构机器人本体（包括但不限于全尺寸人形本体、灵巧手）的语义映射与动力学对齐，构建从“人类示范”到“机器人策略”的自动化数据管线；4. 人类数据模型训练： 参与构建人类数据基座模型训练，将第一手模型理解与数据采集实践相结合，为 VLA / WAM 等前沿架构的具身基座模型提供大规模 Human-data 数据，提升机器人在非结构化环境下的泛化能力；5. 前瞻研究与落地： 跟踪 ICRA
【27届校招】具身控制算法工程师 深圳、上海、北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【关于我们】小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术，包括机器人的多地形行走、灵巧操作、智能导航，以及在大语言模型支持下的人机交互等方向。我们的软硬件团队覆盖深圳、上海、广州、北京和北美，组成了一支世界一流的跨领域团队。作为本团队的一员，你将成为连接人工智能与物理世界的桥梁，与控制、感知、规划、硬件等多领域工程师紧密协作，共同解决前沿的科研和工程难题，并在机器人技术的发展中留下自己的印记。【工作职责】1、参与机器人数据重映射（retargeting / remapping）与位置/姿态跟踪算法的开发与优化；2、开发基于视觉与触觉反馈的全身动作控制能力，提升机器人在接触丰富场景下的稳定性、顺应性与可控性；3、与上下游团队（传感器/硬件、运动控制、感知、规划、数据等）深度协作，推动方案落地并持续迭代；4、面向未知问题开展探索与实验，沉淀可复用的工具链、数据流程与算法模块，并对关键技术路线提出建议与贡献。 职位要求 【岗位要求】1、 自动化、计算机相关专业研究生及以上学历，具备运动控制、机器人操作等领域等相关背景；2、熟悉 Linux 开发环境，熟练使用 C++ 或 Python 进行工程实现，具备良好的代码实现能力；3、 谦逊开放、思维活跃，具有持续学习能力和团队合作意识。【加分项】1、具有人形机器人或多关节机器人（机械臂/双臂/移动操作平台等）控制、调参及真机闭环经验；2、拥有基本机器学习（有监督学习，强化学习等）背景；3、能够熟练使用英文进行写作和交流。 投递...
具身算法工程师（VLA+RL）-通用业务部 上海 校招 正式 技术 - 算法类 职位 ID：A121738 职位描述 VLA 端到端模型研发: 设计并训练端到端视觉-语言-动作模型（如 RT-2、OpenVLA、π0、Diffusion Policy、3D Diffusion Actor 等），实现从视觉输入与语言指令到机器人低维动作空间的直接映射。研究动作表示与生成机制: 动作 Token 化（Action Tokenization）、隐动作量化（Latent Action Quantization, LAPA）、扩散式动作生成（Diffusion Policy）、流匹配（Flow Matching）等前沿方案。探索 RL 与模仿学习（IL）的混合训练范式：利用人类演示数据初始化策略，再通过 RL 进行微调和鲁棒性增强。强化学习运控与策略优化: 包括 PPO、SAC、RLHF（Human Feedback for Robotics）、DAPG
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
中/高级数据算法工程师 深圳、北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 面向机器人抓取与操作算法，负责训练数据生产方案设计与落地，定义数据结构、标注协议、质量标准、数据分布及验收指标；负责机器人非结构化多模态数据处理，包括但不限于 RGB / RGB-D 视频、点云、rosbag、物体位姿、机器人状态、关节状态、末端轨迹、动作序列、力觉及触觉数据；建设数据解析与转换算法，完成多传感器时间同步、相机标定、坐标系转换、轨迹切分、异常检测、数据清洗、去重、标注生成等；基于 Isaac Sim、Isaac Lab 等仿真环境构建机器人操作数据生成能力，包括场景与物体生成、机器人与传感器配置、轨迹 Rollout、交互状态采集、Domain Randomization 及批量自动化数据生成；建设真实机器人数据采集与转换能力，处理真机回传、遥操作、示教及 Ego / UMI 等数据，完成位姿恢复、轨迹重建、动作对齐、Retargeting 和跨机器人本体的数据适配；围绕机器人状态、物体状态和交互轨迹，构建适用于抓取、放置及通用操作模型的训练样本，并持续提升数据的准确性、多样性、覆盖度和物理合理性；分析训练数据分布及模型失败案例，识别长尾场景、困难样本、仿真与真实数据差异，设计针对性的数据补充、筛选和增强策略；与操作算法、仿真、机器人本体及数据平台团队协作，打通数据生成、数据处理、训练集构建、模型训练、评测和问题样本回流的数据闭环。 职位要求 计算机、人工智能、机器人、自动化、计算机视觉等相关专业本科及以上学历，具备机器人数据、计算机视觉、仿真或机器学习相关经验；熟练掌握 Python，具备非结构化数据处理经验，能够独立处理视频、图像、点云、轨迹或时序传感器数据；理解机器人及三维视觉基础知识，包括坐标系、刚体变换、相机内外参、机器人正逆运动学、关节空间与笛卡尔空间、点云和 6DoF 位姿；理解机器人训练数据的基本构成，能够处理 Observation、Action、Robot State、Object State、Contact、Reward / Success 等数据及其时序关系；对数据质量敏感，能够通过统计分析、可视化和自动化规则发现数据异常、分布偏差及采集链路问题；具备较强的问题拆解和独立落地能力，能够与算法、仿真、机器人本体和平台团队协作推进复杂项目。【加分项】有大规模机器人仿真数据生成或