具身智能算法工程师-模型 北京 社招 全职 职位 ID：A105241 职位描述 1. 负责面向机器人操作任务的端到端模型研发，探索 Vision-Language-Action（VLA）模型在灵巧操作、长序列任务规划中的应用，推动通用操作策略的落地；2. 开展 World Model 相关研究，构建面向机器人操作的环境预测与动态建模能力，提升策略的泛化性和样本效率；3. 研究基于强化学习的高自由度灵巧手控制方法，包括 PPO、SAC、IQL等主流 RL 方法，探索仿真到真实的 Sim-to-Real 迁移技术；4. 负责大规模模型的训练基础设施搭建与优化，包括分布式训练、混合精度、推理加速及部署上线；5. 持续跟踪具身智能、操作学习、基础模型等领域的前沿进展，推动技术复现、改进与工程化落地。 职位要求 1. 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业，硕士及以上学历（博士优先）；2. 具备扎实的深度学习理论基础，熟练掌握 PyTorch 等主流框架，有大模型训练与调优经验者优先；3. 熟悉Gr00t和PI等系列经典VLA操作模型相关工作，对 VLM 与机器人控制的结合有深入理解；4. 了解强化学习基本原理，熟悉 MuJoCo、Isaac Lab/Gym 等仿真平台，有 Sim-to-Real
云计算技术专家/高级工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A59919 职位描述 1. 负责小米数据中台分布式计算与调度相关引擎的研发、维护工作；2. 业务价值导向，通过技术迭代支撑解决小米全业态的数据大规模计算难题3. 参与开源，提升小米在开源社区的影响力。 职位要求 1. 扎实的计算机专业基础，熟悉基本的算法和数据结构2. 具有良好的自我驱动和学习能力，责任心强，不断追求卓越3. 具有优秀的发现问题和解决问题能力，对解决有挑战的问题充满热情4. 具有优秀的沟通和协调能力，具有同理心，能够站在不同角度思考问题5. 熟悉 Hadoop/Spark/Flink/RSS/Iceberg/Paimon/DolphinScheduler/Gravitino 等相关系统优先，开源社区活跃贡献者优先 投递...
机器人VLA算法研究员 - XiaomiRobotics 北京 社招 全职 职位 ID：A237923 职位描述 1. 研究并构建融合世界建模和动作生成的 VLA 模型2. 结合机器人数据、视频数据、视觉语言数据等，构建可扩展的数据引擎和训练pipeline3. 开展大规模的 VLA 训练，建立真实可靠的评测系统，持续迭代模型能力提升 职位要求 1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器人、自动化、数学等相关专业，具备扎实的机器学习、深度学习和概率建模基础。 2、熟悉具身智能、多模态大模型、视频生成或动作生成等方向，理解主流方法原理与适用场景，如Transformer、Diffusion、VAE、VQ、MoE等。 3、具备较强的算法研发能力，熟练使用PyTorch等深度学习框架，有从模型设计、训练调优到实验分析的完整研发经验。 4、熟悉多模态数据建模，理解图像、视频、语言、动作轨迹等数据在训练与评测中的关键问题，有跨模态建模或生成任务经验者优先。 5、在机器人、具身智能、多模态、生成式AI等方向顶会/顶刊（如RSS、CoRL、ICRA、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等）发表论文，或有代表性开源项目/研究成果者优先。 6、具备优秀的问题分析与科研协作能力，对具身智能方向有强烈兴趣，能够快速学习并验证。 投递...
机器人具身智能算法工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A21181 职位描述 1、针对复合机器人平台（多模态、多自由度、动态环境适应等特性），主导通用具身算法设计，包括人机交互（意图理解、自然协作）与多技能运动和操作（物体抓取、精细操作、长程任务规划）等核心技术，提升机器人对未知环境的适应性与任务完成效率。2、研发机器人的通用算法和系统架构，包括- 数据层：设计多模态数据（视觉/触觉/语言等）的高效获取、清洗、标注与增强方案；- 算法层：研发运动控制策略（轨迹跟踪、全身协调控制、柔顺控制）、多任务决策、VLA模型（任务分解、意图推理）等核心算法；- 工程层：优化模型轻量化（蒸馏、压缩、量化）与部署适配（边缘端/云端），确保算法在真实机器人硬件上的实时性与鲁棒性；3、与机械设计、传感器、仿真等团队深度协作，推动算法在真实场景中的验证与迭代，支撑下一代具身智能系统的落地应用。 职位要求 职位要求1、计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具有深度学习、计算机视觉、多模态大模型等相关领域的科研或工程落地经验，熟悉机器人运动学、动力学基础。2、编程能力突出：熟练掌握Python/C++，精通PyTorch等框架，具备高效的算法实现与调试能力；3、具身智能核心技术储备：熟悉具身智能、多模态学习、强化学习（如PPO、SAC）、模仿学习等前沿方向，掌握运动控制（如DDP、MPC）、多模态融合（如VLM、视觉-语言-动作对齐）等算法原理与实践；4、有机器人（仿真或实体）算法调优经验优先，熟悉硬件适配（如ROS生态、嵌入式部署），解决复杂环境下的算法鲁棒性问题。5、在机器人/具身智能/多模态等方向顶会（如ICRA、IROS、RSS、NeurIPS、CVPR）发表过论文；或在算法竞赛（ACM-ICPC、Topcoder）中取得优异成绩者优先 投递...
云计算技术专家/高级工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A154571 职位描述 1. 负责小米数据中台分布式计算与调度相关引擎的研发、维护工作；2. 业务价值导向，通过技术迭代支撑解决小米全业态的数据大规模计算难题3. 参与开源，提升小米在开源社区的影响力。 职位要求 1. 扎实的计算机专业基础，熟悉基本的算法和数据结构2. 具有良好的自我驱动和学习能力，责任心强，不断追求卓越3. 具有优秀的发现问题和解决问题能力，对解决有挑战的问题充满热情4. 具有优秀的沟通和协调能力，具有同理心，能够站在不同角度思考问题5. 熟悉 Hadoop/Spark/Flink/RSS/Iceberg/Paimon/DolphinScheduler/Gravitino 等相关系统优先，开源社区活跃贡献者优先 投递...
端到端算法实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 日常实习生 职位描述 岗位职责1、负责端到端决策规划算法的开发和迭代；2、负责训练数据与评测数据的日常挖掘与维护；3、负责端到端智驾大模型方案的研发迭代体系的建设与完善。 职位要求 岗位要求 1、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业，有良好的数据结构和算法基础； 2、熟练使用 C/C++或 Python，有深度学习/强化学习等算法背景，具备扎实的数学基础； 3、熟练掌握至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow等）；4、有端到端/VLA，强化学习等研发以及产品应用落地经验者优先； 5、有自动驾驶/机器人顶级会议期刊论文发表的优先。加分项 1、在高水平国际会议、期刊上发表过相关文章，包括但不限于 CVPR, ICCV, ICRA, IROS,RSS, IJRR, T-RO 等；2、拥有相关模型训练部署落地经验，包括但不限于端到端模型，亿级多模态数据模型，通用人工智能大模型等。3、熟悉传统决策规划算法，具有自动驾驶相关经验优先。 投递...
【校招实习】预训练算法工程师 北京、杭州 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 千寻智能2027届校招实习招聘项目 职位描述 1、参与人形机器人专属基础模型（VLA，WAM，Unified Model）的预训练与前沿研究，探索更适合具身任务的模型架构与训练范式；2、研究大规模具身数据上的预训练方法，探索数据规模与下游性能之间的 Scaling Law，持续提升模型的泛化与迁移能力；3、推动基础模型在机器人各类下游任务（如长程任务、精细操作）上的迁移与落地。 职位要求 1、计算机、人工智能、自动化、软件等相关专业，硕士及以上学历。2、深度学习基础理论扎实，对模型架构设计有较深理解，持续关注领域前沿进展（如 ViT、DiT、VLA、WAM 等）。3、熟悉大规模分布式训练，了解 FSDP、DeepSpeed 等训练框架，具备良好的工程与代码能力。4、具备较强的科研能力与创新思维，能够独立复现并改进前沿论文。【加分项】- 在 CVPR、ICCV、ICML、NeurIPS、ICLR、RSS、CoRL 等顶会以第一作者身份发表过论文；- 有大规模数据集（如大规模机器人 / 视频数据）上的预训练经验；- 有具身智能、机器人、多模态大模型、世界模型等相关研究或项目经验；- 有顶会 / 顶刊审稿、开源项目或竞赛经历。【校招实习需在北京，实习转正通过后可发北京/杭州应届校招 offer】 投递...
【校招实习】强化学习运控算法工程师 北京、杭州 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 千寻智能2027届校招实习招聘项目 职位描述 1、基于强化学习的人形机器人（轮式/轮足/双足）运动控制算法研究与实现，包括行走、操作、跑步、跳跃等动态运动技能的训练与部署。2、设计并优化Sim-to-Real迁移策略，解决仿真与真实机器人之间的动力学差异（domain gap），针对机器人本体特性提出算法与机电协同设计的改进建议。3、构建强化学习训练框架（如Isaac Gym、Mujoco + RLlib等），探索强化学习与传统控制融合、大小脑算法融合。4、参与机器人运动学、动力学模型的搭建与仿真环境构建，建立基于强化学习的运动性能评估标准，与传统控制方法性能做对比。5、跟踪前沿强化学习算法（如PPO、SAC、TD3、Dropout Q-learning等）及机器人运动控制领域最新成果，进行技术文献调研与原型实现。 职位要求 职位要求1、硕士及以上学历，有强化学习在实际机器人系统上的部署经验、有Sim-to-Real迁移（域随机化、系统辨识、教师-学生策略等）实际项目经验。2、深入理解强化学习基础理论，熟悉MDP建模、策略梯度、价值函数估计、探索-利用权衡等核心概念。3、熟练掌握至少一种主流强化学习框架（RLlib、Stable-Baselines3、Acme、TensorFlow Agents等），并有实际训练与调优经验。4、熟悉机器人学与传统运控（运控规划、运动学、动力学等），与仿真环境（Mujoco、PyBullet、Isaac Gym等）进行交互，设计状态空间、动作空间与奖励函数。5、熟悉ROS2框架，掌握最优化与数值计算方法，能够理解强化学习算法中的梯度估计、约束优化等问题。6、熟悉NVIDIA Isaac Sim/Isaac Gym、MuJoCo等高性能仿真训练平台，熟练使用C++、Python，熟悉Eigen、NumPy等科学计算库，具备良好的工程化代码能力。7、熟悉常用传感器（IMU、力矩/力传感器、编码器等）及其在强化学习观测空间中的建模方法，了解状态估计与滤波技术。8、保持对具身智能前沿技术的持续关注，有技术热情和技术审美，敢于创新，追求卓越。优先条件1、具有人形机器人、四足机器人或其他复杂多体系统的强化学习运动控制经验者优先。2、在相关领域顶会（CoRL、ICRA、RSS、NeurIPS等）发表过强化学习与机器人控制结合论文者优先。【校招实习需在北京，实习转正通过后可发北京/杭州应届校招 offer】 投递...
端到端决策规划算法实习生 急招 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 日常实习生 职位描述 1、负责端到端决策规划算法的开发和迭代；2、负责训练数据与评测数据的日常挖掘与维护；3、负责端到端智驾大模型方案的研发迭代体系的建设与完善。 职位要求 岗位要求 1、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业，有良好的数据结构和算法基础； 2、熟练使用 C/C++或 Python，有深度学习/强化学习等算法背景，具备扎实的数学基础； 3、熟练掌握至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow等）；4、有端到端/VLA，强化学习等研发以及产品应用落地经验者优先； 5、有自动驾驶/机器人顶级会议期刊论文发表的优先。 加分项 1、在高水平国际会议、期刊上发表过相关文章，包括但不限于 CVPR, ICCV, ICRA, IROS,RSS, IJRR, T-RO 等；2、拥有相关模型训练部署落地经验，包括但不限于端到端模型，亿级多模态数据模型，通用人工智能大模型等。3、熟悉传统决策规划算法，具有自动驾驶相关经验优先。 投递...
具身智能算法工程师 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 负责面向机器人操作任务的端到端模型研发，探索 Vision-Language-Action（VLA）模型在灵巧操作、长序列任务规划中的应用，推动通用操作策略的落地；2. 开展 World Model 相关研究，构建面向机器人操作的环境预测与动态建模能力，提升策略的泛化性和样本效率；3. 研究基于强化学习的高自由度灵巧手控制方法，包括 PPO、SAC、IQL等主流 RL 方法，探索仿真到真实的 Sim-to-Real 迁移技术；4. 负责大规模模型的训练基础设施搭建与优化，包括分布式训练、混合精度、推理加速及部署上线；5. 持续跟踪具身智能、操作学习、基础模型等领域的前沿进展，推动技术复现、改进与工程化落地。 职位要求 1. 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业；2. 具备扎实的深度学习理论基础，熟练掌握 PyTorch 等主流框架，有大模型训练与调优经验者优先；3. 熟悉Gr00t和PI等系列经典VLA操作模型相关工作，对 VLM 与机器人控制的结合有深入理解；4. 了解强化学习基本原理，熟悉 MuJoCo、Isaac Lab/Gym 等仿真平台，有 Sim-to-Real 实验经验者优先；5.