优才-具身基座大模型算法研究员-具身研究中心 上海、北京 校招 正式 技术 - 研究类 职位 ID：A47457 职位描述 - 参与具身智能基础模型研发，覆盖 VLM/VLA/VideoGen 预训练、后训练与强化学习等关键环节，打造可跨不同机器人平台泛化的通用模型。- 设计多模态模型结构与训练策略，融合图像/视频/语言/触觉/动作等信息，提升理解、推理与执行能力。- 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。- 面向复杂任务与长时序任务，构建训练—评测—迭代闭环，持续提升成功率、稳定性与鲁棒性。- 与数据/系统/仿真/硬件团队协作，推进模型训练、验证、部署与迭代落地。- 撰写技术文档和学术论文，分享研究成果并在技术社区中展示创新技术。 职位要求 - 硕士及以上学历，计算机/机器人/AI 等相关方向。- 熟悉大模型训练体系，有预训练或后训练经验，对 LLM/VLM/VLA/VideoGen 有较深理解。- 具备强化学习相关经验（PPO/SAC 等），有 Online RL / Offline RL类训练实践经验者优先。。- 熟悉或跟进过主流
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强化学习运动控制算法工程师 深圳、上海 校招 正式 技术 - 算法类 职位 ID：A79350 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、参与相关运控量产功能的上线交付。3、参与前沿算法的探索和复现，包括但不限于感知运控、生成式运控、loco-manipulation、whole-body VLA等。4、支持 Skill 参数化、组合执行以及不同场景下的泛化，为上层 Agent 提供稳定、清晰、可调用的机器人能力接口。 职位要求 1、本科及以上学历，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、掌握C++、python编程语言，熟练使用isaac lab、mjlab、mujuco等仿真器。4、发表过相关论文（T-RO、RSS、CoRL、RA-L、ICRA、IROS、ICLR等）或有机器人竞赛（如RoboMaster、RoboCup、DARPA挑战赛等）经验优先录取。 投递...
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...
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具身智能算法研究员 - 人类数据（Human Data）方向 深圳、上海、北京 全职 智能机器人板块 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
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Company Description WD is building the infrastructure behind the AI-driven data economy. As AI scales, so does data. Every interaction, every model, every system generates data that must be stored, managed, and made accessible over time.
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