强化学习运动控制实习生 上海 校招 实习 职位 ID：A155361 职位描述 1、负责人型机器人深度强化学习运动控制模型的训练、部署、优化。2、协助运控量产功能的上线交付。3、参与前沿算法的探索和复现。 职位要求 1、硕士及以上学历，控制工程与控制理论、机械电子、计算机、自动化等相关专业。2、熟悉人型机器人深度强化学习运动控制的训练和调优，有实机经验。3、熟练使用C++及python、isaac gym以及mujuco等仿真器。4、发表过相关顶会论文（ICRA、IROS、RSS、ICLR、NeurIPS等），有机器人竞赛（如RoboCup、DARPA挑战赛）经验，优先录取。 投递...
Precision for Medicine is not your typical CRO. At Precision for Medicine we have brought together new technologies, expertise and operational scale to help the life sciences improve the speed, cost and success rate of bringing
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X-lab-机器人导航规划算法工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、负责具身机器人导航算法的开发和实机部署，包括传感器布置、标定、障碍物构建、定位、路径规划、轨迹跟踪。2、构建传统导航规划和具身导航规划相结合的算法框架，在实际场景中部署落地，并进行系统性能评估和优化。3、与团队成员紧密协作，共同解决复杂的跨领域技术难题。 职位要求 正在攻读或已获得自动化、计算机或相关领域的硕士或博士学位。具有ROS2 nav2的实机部署经验，了解其底层机制。部署过fast-lio2等基础建图、定位算法。1、熟悉python, C++编程语言，具备良好的编程习惯。2、优秀的自学能力和自我驱动力，责任心强，工作认真细致，具有良好的团队沟通与协作能力。3、可以接受短期出差。4、有RSS, ICRA, IROS等顶会论文者优先。 投递...
X-lab-机器人环境感知算法工程师 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、负责深度相机、激光雷达、IMU等异构传感器数据的数据采集、同步、标定。2、基于异构传感器的机器人姿态估计和地图构建（栅格、体素地图生成）。3、基于大模型的物品识别、分割、场景语义理解。4、与团队成员紧密协作，共同解决复杂的跨领域技术难题。 职位要求 1、已获得或即将获得自动化、计算机或相关领域的硕士或博士学位。2、具有ROS2实机部署经验，处理过各类传感器设备的实机数据。3、熟悉C/C++、Python等编程语言，具备良好的编程习惯。4、优秀的自学能力和自我驱动力，责任心强，工作认真细致，具有良好的团队沟通与协作能力。5、发表过RSS、TRO、ICRA等机器人领域相关学术文章者优先。 投递...
Android内存优化工程师 南京 社招 全职 职位 ID：A129658 职位描述 1. 负责 Android 端内存专项优化，包括 Java/Kotlin 堆、Native 堆、图形内存（GPU/ION/Gralloc）与系统内存水位治理。 2. 建立并维护内存监控与分析体系，使用 Perfetto、heapprofd、meminfo、dumpsys、simpleperf 等工具定位泄漏、抖动与峰值问题。 3. 推动线上 OOM、LMK、卡顿与启动阶段内存问题的闭环治理，形成可复用的排查手册与优化方案。 4. 与框架、业务、测试协作，推进模块级内存预算、基线管理与版本回归门禁，保障重点场景稳定性。 5. 参与系统与组件设计评审，从架构层面优化对象生命周期、缓存策略、线程模型与资源加载链路 职位要求 1. 5 年及以上 Android 开发经验，熟悉 Activity/Fragment、View、Binder、Handler、多进程与生命周期管理。 2. 熟悉 Android 内存模型与常见问题机理，具备
Android 内存问题分析与工具开发实习生 上海 校招 实习 软件研发类 职位描述 1、参与 Android 内存问题（OOM、内存泄漏、碎片化、RSS 异常增长等）的分析方法研究与工具建设；2、开发或完善 heap dump 解析、smaps 分析、LMKD 行为追踪等工具模块；3、结合 AI 能力构建内存问题智能诊断流程：自动提取关键指标、生成问题报告、给出优化建议；4、配合测试同学在真实设备上复现和定位内存问题，积累典型 Case 库； 职位要求 1、理解 Linux / Android 内存管理基础（虚拟内存、匿名映射、Zram、ION 等）；2、有 Python 或 Java / Kotlin 开发经验；熟悉 Android Studio Memory Profiler、MAT
强化学习后训练算法工程师/专家-Genie业务部 上海 校招 正式 技术族 - 算法类 职位 ID：A105347 职位描述 1.负责真机强化学习算法研发，面向在线/离线场景设计高样本效率、稳定可靠的 RL 训练方案，持续提升任务成功率、稳定性与鲁棒性。2.构建 VLA 模型的 RL 后训练体系，探索具身领域的数据配方与 scaling law，沉淀可复用的训练范式与评测结论。3.探索灵巧手/双臂等接触丰富（contact-rich）操作任务的策略学习方法，融合触觉、力觉与视觉信息，提升抓取、调整、重抓（regrasp）与精细操作能力。4.面向复杂与长时序任务，构建训练—评测—迭代闭环，解决真机 RL 中的 reward 设计、自动 reset、安全探索等关键问题。5.与数据/系统/硬件团队协作，推进模型训练、验证、部署与迭代落地。6.跟踪 RL 与具身智能前沿进展，撰写技术文档和学术论文。 职位要求 1.硕士及以上学历，计算机/机器人/自动化/AI 等相关专业。2.具备扎实的深度学习、强化学习知识基础，熟悉 PPO/SAC/TD3 等主流算法，理解 online/offline RL 的差异与适用场景。3.对前沿 RL 算法有研究与实践经验，如
【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 智能机器人板块 职位描述 职位描述（任选其一）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：
端到端双足导航算法实习生 上海 实习 职位描述 - 负责端到端自主导航算法研发，构建面向全尺寸人形机器人的自主导航能力，包括多模态感知、轨迹预测、导航决策等核心模块，持续提升导航智能化水平。- 负责VLM-Nav/VLN/VLA相关算法研发，构建视觉-语言-动作闭环能力，实现自然语言理解、语义目标定位、路径规划及自主执行。- 负责多模态感知模型研发，包括RGB、Depth、LiDAR、IMU等多源信息融合，研究BEV、Occupancy、语义地图等环境表征，为导航规划提供统一场景理解能力。- 负责导航Planner模型研发，探索基于Transformer、Diffusion、World Model等新一代规划算法，实现Waypoint预测、轨迹生成、动态避障及复杂环境下的自主决策。- 负责双足机器人导航感控融合算法研发，构建导航规划与运动控制协同框架，实现规划轨迹与步态控制、全身控制（WBC）、地形感知等模块的高效协同，提升复杂地形、人群环境及动态场景下的运动稳定性与导航成功率。 职位要求 - 硕士及以上学历，计算机、机器人、人工智能等相关专业。- 熟悉机器人导航、Embodied AI、VLM/VLA、VLN等相关方向，具有较扎实的算法基础。- 熟悉以下一个或多个方向： - 端到端自主导航（End-to-End Navigation） - Planner模型（Transformer、Diffusion、World Model等） - 多模态感知（BEV、Occupancy、3D Perception、多传感器融合） - 轨迹预测与运动规划（Trajectory Prediction、Motion Planning） - VLM-Nav / Vision-Language Navigation- 熟悉深度学习框架（PyTorch等），具备模型训练、调优、部署及性能优化经验。-
仿真系统实习生 深圳、北京、上海 实习 互联网 / 电子 / 网游 27届AI人才专项计划（实习生专场） 职位描述 负责人形机器人仿真训练平台的研发，支撑运动控制、操作和导航算法的大规模训练与评测。1、基于 Isaac Gym/MuJoCo 搭建高保真仿真环境，优化人形机器人 RL 训练的并行效率与物理精度；2、开发 3DGS/NeRF 动态场景渲染管线，支持视觉-动力学联合仿真与 Sim2Real 迁移；3、构建生成式世界模型驱动的仿真系统，实现动态场景自动生成与自适应难度调控；4、设计分布式仿真架构，支持万级机器人实例的实时交互与数据采集。 职位要求 1、硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人等相关专业；2、精通 Isaac Gym/MuJoCo/PyBullet 等物理引擎，有机器人仿真项目落地经验；3、熟悉 3DGS/NeRF 等神经渲染技术，能优化渲染-物理计算的异构流水线；4、具备 C++/Python 高性能开发能力，熟悉 CUDA 优先。【加分项】- 在 ICRA/IROS/RSS/TRO/IJRR 等顶会顶刊发表过相关论文；- 熟悉强化学习算法和训练框架；- 有人形机器人全身控制仿真调优经验；- 理解生成式世界模型（UniSim、GenSim
云计算技术专家/高级工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A48812 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...
AI算法实习生（座舱多模态/VLA/具身智能方向） 上海 社招 实习 数字技术 - 算法 硕士及以上 工作年限不限 职位描述 1. 参与视觉语言模型（VLM）、视觉语言动作模型（VLA）的研发与落地，探索智能座舱内外及具身智能场景中的多模态感知、行为理解、决策与控制能力；2. 跟踪并复现 VLM、VLA、世界模型（World Model）、具身智能强化学习（RL）、模仿学习（Imitation Learning）等前沿论文与开源项目，推动技术创新；3. 参与算法设计、模型训练、评估、优化及部署，输出技术调研报告，推动前沿研究成果向实际产品转化；4. 参与多模态数据闭环建设，包括数据采集、处理、标注、训练、评估及持续迭代，支撑多模态智能系统的长期演进；5. 参与 MuJoCo、Isaac Sim 等仿真平台的环境搭建、算法验证与 Benchmark 测试，完成模型在仿真环境中的性能评估、稳定性测试及问题分析，支撑 Sim2Real 能力建设；6. 参与算法测试与评估体系建设，包括离线评测、仿真测试、自动化测试、性能分析及问题定位，推动算法持续优化与工程落地。 职位要求 1. 计算机科学、人工智能、自动化、电子信息等相关专业硕士及以上学历，2028届毕业生；2. 具备扎实的机器学习、深度学习与计算机视觉基础，对多模态大模型、具身智能等方向有浓厚兴趣；3. 熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架，具备模型训练、微调与优化经验；4. 熟悉
人形专项-运动控制架构师 深圳 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 职位职责：系统架构设计负责双足人形机器人全身运动控制系统的整体架构设计设计多自由度（≥20DOF）关节协调控制框架，实现稳定行走、奔跑、跳跃等动态运动构建从感知-决策-执行的全链路运动控制技术栈算法研发与优化开发基于模型预测控制（MPC）、全身控制（WBC）的实时运动控制算法设计强化学习/模仿学习在足式机器人运动控制中的应用方案优化控制算法在嵌入式平台的实时性能（目标控制周期≤1kHz）技术攻关解决复杂地形（楼梯、斜坡、不规则地面）下的稳定行走问题攻克抗扰动、抗冲击等鲁棒性难题，确保产品级可靠性探索基于第一性原理的创新控制方案，突破行业技术瓶颈跨团队协作与硬件团队合作定义关节模组、传感器等核心部件的规格与感知/AI团队协作，实现多模态融合的运动决策指导 junior 工程师，推动团队技术能力建设 职位要求 职位要求：硕士及以上学历，机器人、控制工程、机械电子、自动化等相关专业5年以上足式/人形机器人运动控制研发经验，有完整产品化项目经验优先精通刚体动力学、最优控制、状态估计等理论基础熟练掌握 C++/Python，具备嵌入式实时系统开发经验（RTOS/Linux实时补丁）熟悉 ROS2、Gazebo/Mujoco/Issac Sim 等仿真与开发工具技术深度（至少满足2项）：有实际 MPC/WBC 在人形/四足机器人上的落地经验具备强化学习在机器人运动控制中的应用经验熟悉液压/电驱动关节控制，了解力控与阻抗控制有 IMU/视觉/力传感器融合进行状态估计的经验加分项有知名人形机器人项目（如波士顿动力、特斯拉Optimus、Agility Robotics等）核心成员经历在国际顶级机器人会议（ICRA/IROS/RSS/Humanoids）发表过相关论文具备从0到1搭建运动控制系统的全栈经验熟悉 Sim2Real 迁移技术，能快速迭代仿真到实机的算法 投递...
具身感知算法工程师-通用业务部 上海 校招 正式 技术族 - 算法类 职位 ID：A228075 职位描述 - 负责3D视觉感知算法研发：围绕双目/单目深度估计、三维重建、3D场景理解、Occupancy预测等方向，提升机器人空间感知能力。- 攻关复杂环境下多模态感知问题：研究多相机、LiDAR等多传感器融合，跨视角特征交互、时空信息建模及动态环境理解。- 负责感知-规划联合模型研发：研究3D视觉表征、多模态融合与Planner/Policy模型协同优化，提升机器人空间理解、行为预测与自主决策能力。- 探索具身基础模型中的3D空间理解能力：面向VLA/WMA等模型，构建视觉-语言-空间联合表征，研究3D场景理解、多模态对齐与空间推理方法。- 建立数据闭环与模型评测体系：负责多模态数据采集、自动化标注、难例挖掘、仿真/真实场景评测及算法持续优化。 职位要求 - 硕士及以上学历，计算机、机器人、人工智能等相关专业。- 具备计算机视觉或深度学习项目/科研经验，熟悉视觉语言模型（VLM）、多模态模型或大模型相关技术。- 熟练掌握PyTorch等深度学习框架，具备模型训练、调优、推理优化及工程落地能力。- 具备独立算法研发能力，能够完成数据处理、模型训练、实验分析、性能评测及失败案例定位。加分项- 顶级会议论文、专利或开源贡献经验（CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、RSS、CoRL等）。- 具备3D视觉基础模型或多模态大模型经验（VLM、Vision-Language-3D等）。- 具备大规模机器人数据闭环、仿真环境（Habitat、Isaac、Omniverse等）或具身智能系统研发经验。 投递...
机器人专项-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 1.研发和优化腿足机器人/机械臂的运动控制算法（包括但不限于强化学习控制、基于优化的控制、力控/阻抗控制等）2.使用动力学仿真器（IsaacGym/MuJoCo/PyBullet等）进行算法验证，并为机器人本体设计提供数据支持3.开发和维护运动控制程序模块，支持上层应用需求4.跟踪机器人运动控制领域前沿技术，评估新技术应用价值 职位要求 1.具有扎实的机器人学、控制理论基础，熟悉正逆运动学/动力学、系统辨识等算法2.熟练使用C++/Python，熟悉Linux开发环境，至少掌握一种主流动力学仿真工具（MuJoCo/PyBullet/Gazebo等）；3.有腿足机器人/无人机或机械臂实际开发经验，熟悉现代机器人工具库（Pinocchio/OCS2等）者优先4.加分项：在RSS/ICRA/IROS/CoRL等会议发表过相关论文具备多机器人平台调试经验了解执行器（如永磁同步电机）和传感器（如IMU）原理掌握角色动画/生成模型相关算法具备计算机视觉或灵巧操作相关经验 投递...
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）。
【2027届校招】运控算法工程师 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 千寻智能2027届校招实习招聘项目 职位描述 岗位职责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.
机器人传感器应用工程师（博士） Shenzhen Production / Manufacturing / Processing 26届航海计划 Responsibilities 1、 传感器系统：Camera、LiDAR、IMU、力/触觉、毫米波、RGB-D 等选型、建模、标定、同步与性能评测。2、感知算法：视觉/LiDAR SLAM、VIO、多传感器融合定位、3D 语义分割、目标检测、NeRF/3DGS 场景重建。3、 具身交互：基于多模态传感信息完成动态避障、抓取规划、地形适应、人机协作安全。4、Sim2Real：在 Isaac Sim、Gazebo、Mujoco 等仿真平台建立高保真传感器模型，缩小仿真-现实差距。5、落地闭环：主导算法在 ROS2/RTOS 上的移植、边缘计算部署（Jetson/FPGA/ MCU），完成整机联调与性能优化。 Qualifications 1、博士学历，机器人、计算机、自动化、机械电子、应用数学、人工智能等相关专业。2、扎实数学：李群李代数、非线性优化、概率滤波、图优化、三维几何。3、编程语言：精通 C++17 / Python，熟悉 Linux、ROS/ROS2、Git、CI/CD。4、算法经验：至少精通一种视觉或激光 SLAM 框架（VINS、ORB-SLAM、LIO-SAM、FAST-LIO、Cartographer 等）并有实际落地案例。5、传感器实操：独立设计过 Camera-LiDAR-IMU 外参标定方案，能读懂数据手册、编写驱动、调试同步触发。加分项：6、熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorRT）及 3D 视觉大模型（Segment Anything
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.