具身大模型算法实习生（上海/深圳） 深圳、上海 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【基本信息】实习时长：3个月以上，每周出勤4天及以上优先工作地点：上海 / 深圳面向对象：计算机/电子/自动化/数学等理工科方向在读本科或硕士【岗位职责】负责构建具身智能大模型的数据算法管线，包括多模态数据采集、清洗、标注、质量评估等全流程探索高效的数据增强与合成方法，支持3D数据生成、SMPL人体参数化建模等方向协同工程团队完成算法在机器人真机或仿真平台的部署与调试跟踪CVPR/ICCV/CoRL等顶会前沿论文，复现创新算法并推动技术落地 职位要求 【任职要求】必备条件：扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow框架熟悉Linux开发环境，具备良好的工程代码能力与问题调试能力具备良好的英文文献阅读能力，能快速理解并复现前沿算法优先条件：熟悉3D视觉与重建技术，如点云处理、NeRF、3DGS、COLMAP等掌握人体参数化模型，如SMPL/SMPL-X、动作捕捉、动作生成等有机器人真机开发经验、开源项目贡献或顶会论文发表经历【我们提供】充足的算力资源丰富的机器人本体有竞争力的实习津贴与转正机会 投递...
机器人VLA大模型算法实习生 上海 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 负责机器人系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于视觉—语言—动作（VLA）大模型、具身感知、任务规划、运动控制及端到端机器人学习等方向；2. 负责机器人多模态数据的收集、清洗、标注、质量评估与预处理，熟悉真机数据、仿真器数据、3DGS数据等不同类型数据的特点、处理方法及配比策略，提升模型的准确性、泛化能力和跨场景迁移能力；3. 设计并实现VLA大模型的训练、微调和评测流程，包括优化算法选择、超参数调优、数据配比实验及模型性能分析，确保模型在不同机器人本体、任务和环境下的稳定性与可靠性；4. 跟踪机器人学习、具身智能及多模态大模型领域的前沿进展，推动相关算法在真实机器人系统中的验证与落地。 职位要求 1. 计算机科学、人工智能、机器人、电子工程、自动化等相关专业；2. 具备扎实的机器学习理论基础，熟悉监督学习、模仿学习、强化学习等常见算法，以及Transformer、视觉语言模型和VLA模型等相关技术；3. 熟悉PyTorch、TensorFlow等至少一种深度学习框架，具备良好的工程和编程能力，熟练掌握Python，了解C++；4. 具备良好的数学基础，包括线性代数、概率论、统计学及最优化方法等；5. 对机器人学习、具身智能和多模态大模型具有浓厚兴趣，具备较强的学习能力、创新意识及问题分析能力；6. 在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人或具身智能相关领域的顶级期刊或会议发表过论文者优先；7. 具备良好的团队协作和沟通能力，能够积极推动研究成果的工程验证与应用落地。 投递...
About A1 There are over 5 billion users using basic applications today such email, notes, tasks that are not AI-native. Our mission is to build a proactive smart assistant for everyday users to bring intelligence to
【27届校招】云原生AI平台研发工程师-杭州 杭州 正式 技术类 2027届秋季校园招聘项目 职位描述 1、负责云原生AI平台的研发工作，包括 模型训练和推理服务工作流的设计开发，模型训练引擎和推理引擎的建设；2、负责大语言模型（LLM）、CV/搜广推/社区/客服等相关的通用CNN、RNN、NLP、多模态等模型的训练和推理效率提升， 解决规模增长带来的技术和业务问题；3、参与AI基础设施资源管理，包括GPU/NPU/CPU、存储、网络等算力资源的调度能力建设，OSS/NAS/RBD等存储资源的管理等，持续提升资源利用率，为业务提供一个满足企业级稳定性和性能要求的AI平台；4、编写相关业务、技术文档等。 职位要求 1、2027届毕业生，本科及以上学历，计算机类、软件类、通信类等相关专业优先；2、具备扎实的计算机操作系统、网络、数据结构基础；熟悉Golang，Python等编程语言的一种或多种，编码风格良好；3、熟悉PyTorch、Tensorflow等基础框架，具备AI模型训练和推理相关的基础知识，有相关项目开发经验者优先；4、具备容器、Kubernetes、Kubeflow、Argo Workflow等基础知识，有相关项目开发经验者优先；5、CET4及以上，能够看懂技术相关的英文文档。加分项：1、有Llama系列、Qwen系列、DeepSeek系列以及其它开源/闭源大模型相关落地项目经验者优先；有StableDiffusion相关项目经验者优先；2、熟悉Linux内核，有相关经验者优先。 投递...
【27届校招】数据挖掘工程师 上海 正式 技术类 2027届秋季校园招聘项目 职位描述 1. 负责得物商品/社区的算法相关工作，共同搭建业界领先的推荐系统、搜索系统、AI中台（NLP、音视频、图像），为潮流社区及潮流购物提供更加个性化及精准化的服务；2. 深入理解业务和机器学习技术，优化算法并工业落地，解决大规模机器学习问题，持续提升算法效果；3. 深入理解用户行为，结合数据挖掘等技术，丰富用户长短期兴趣建模，满足多元化的用户体验需求。 职位要求 1. 2027届毕业生，硕士及以上学历，计算机、软件工程、自动化、电子、数学等相关专业；2. 熟悉常用数据结构，具备扎实的算法基本功，热爱编程，熟悉Java、Python、go或其他主流编程语言；3. 熟悉一种或多种业界主流分布式机器学习/深度学习框架，包括不限于TensorFlow、PyTorch，MXNet，PaddlePaddle等；4. 有强烈的求知欲，优秀的学习能力、独立思考能力及逻辑分析能力。 投递...
【27届校招】AI算法工程师（工程开发方向） 上海 正式 技术类 2027届秋季校园招聘项目 职位描述 1、负责机器学习、深度学习等算法在得物业务场景的产品化工作；2、包括但不限于如下方向：目标检测，图像分割，图像分类，NLP，多模态，大模型等。 职位要求 1、2027届毕业生，本科及以上学历；2、熟悉Linux环境开发，熟练掌握 Python / Java 语言，有较强的编码能力；3、熟练使用一种深度学习框架如Pytorch、TensorFlow等，熟悉OpenCV、NumPy、Pandas等常用库；4、对云原生有一定了解，有容器化使用经验者优先；5、有GPU编程经验、熟悉算法模型部署、 TensorRT 优化工具者优先；6、图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、机器学习等计算机相关专业在读优先。 投递...
【27届校招】机器学习引擎工程师 北京 正式 技术类 2027届秋季校园招聘项目 职位描述 1、方向一：训练框架工程师①研发支持公司大规模分布式训练的自研框架，深度优化训练性能，提升模型迭代效率与资源利用率；②攻克同时支持百亿级稀疏参数与数十亿级稠密参数的高效并行训练难题；③构建通用底座，无缝适配 TensorFlow / PyTorch 等多种开源框架，兼顾性能与易用性；④支持复杂多阶段训练流程与强化学习（RL）训练范式；⑤适配多云、多芯片（GPU/国产芯片）的复杂算力环境；⑥联合算法团队持续跟进大模型在搜推广场景的落地。2、方向二：推理引擎工程师①负责高性能、低延迟的GPU/CPU异构在线推理引擎研发，支撑公司各业务线每日数百亿级 PV 请求；②基于Triton Inference Server等技术方案迭代在线推理服务，保障高并发、低延迟（核心场景 P99 10ms）；③深入推理计算图优化、算子融合、量化编译、内存复用等技术，极致压榨推理吞吐、降低显存占用；④保障服务稳定性与可靠性（99.99%+ 可用性），完善可观测性，支撑模型灰度发布、A/B 测试与分钟级部署；⑤面向GPU/NPU等多硬件架构做适配与性能调优；⑥跟进大模型推理框架（如 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 等）技术演进，落地到真实业务场景中。 职位要求 1、具备扎实的编程基础，熟练掌握C++或Python编程语言；2、接触过至少一种深度学习框架（TensorFlow/PyTorch等）；3、具备独立解决问题的能力，良好的团队合作精神；4、2027届毕业生，硕士及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先。5、加分项：①有深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）开发经验者优先；②熟悉开源推理框架（Triton Server/SGLang/vLLM等）的原理与二次开发经验者优先；③熟悉GPU编程、高性能网络编程、AI编译器（TVM/MLIR/XLA等）者优先；④熟悉机器学习/深度学习算法，并致力于系统架构方向者优先；⑤在顶级会议（OSDI/SOSP/NSDI/MLSys/RecSys/ICML/NeurIPS etc.）上有发表论文者优先；⑥有开源项目贡献代码者优先。 投递...
【27届校招】底盘应用软件培训生（AI软件方向） 上海 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 1. 负责智能底盘多模态数据处理，涵盖路面图像、车辆动力学等数据的采集、清洗、标注与预处理，搭建高质量数据资源库，支撑主动悬架、转向控制等核心场景算法训练。2. 参与数据标注体系搭建，制定底盘专属数据标注规则与质量标准，开发自动化质检工具，优化数据标注标注等流程，降低人工成本并保障数据一致性。3. 开展数据挖掘与特征工程，分析复杂路况（如坑洼、、冰雪路面、积水、隧道进出口）下的数据分布规律，提取路面高程、附着系数等关键特征，为底盘控制算法优化提供数据支撑。4. 协助构建数据闭环系统，打通标注数据、算法训练、仿真测试的反馈链路，通过bad case分析推动模型迭代，提升智能底盘在全天候场景下的鲁棒性。5. 协同算法与底盘工程团队，参与实车路测数据验证，将驾乘体验反馈转化为可量化的数据优化目标，助力感知-底盘融合控制策略落地。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学、统计学、自动化等相关专业优先。2. 熟练掌握Python编程，熟悉SQL数据查询，了解Pandas、NumPy等数据处理工具，具备基础的数据分析与可视化能力。3. 了解机器学习基本概念，熟悉TensorFlow/PyTorch等任一深度学习框架，或接触过数据标注、特征工程相关项目者优先。4. 具备扎实的数学基础与逻辑思维，对智能汽车、智能底盘领域有浓厚兴趣，愿意深耕AI数据与底盘控制的交叉领域。5. 拥有良好的沟通协作能力、快速学习能力与责任心，能适应项目迭代节奏，乐于解决实际技术问题。 投递...
【27届校招】嵌入式camera系统培训生 广州 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 1、负责AVM（环视系统）算法开发，包括鱼眼畸变校正、视角变换（俯视/3D）、图像拼接融合、亮度一致性处理；2、配合HAL/SDK团队完成AVM及感知算法的集成、调试与效果调优，保障系统实时性、稳定性与资源占用（内存/GPU负载/功耗），解决多路摄像头并行处理下的性能瓶颈；3、负责基于传统/深度学习的图像处理算法开发与部署，包括去噪、HDR增强、色彩校正、曝光补偿、目标检测、语义分割等图像处理模块；4、负责深度学习模型在嵌入式平台的推理加速，结合GPU/NPU/DSP进行优化（量化、剪枝、算子适配）；5、跟踪前沿图像、AVM及深度学习CV技术，推动创新算法在座舱产品中的落地； 职位要求 1、计算机、通信、电子等相关专业硕士及以上学历；2、了解图像处理基础算法/深度学习计算机视觉算法（滤波、直方图均衡、颜色空间转换、形态学、边缘检测、目标检测、语义分割、图像增强等）；3、熟练使用C/C++ 和 Python；4、了解至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有模型训练、调优及嵌入式部署经验；了解至少一种推理框架（Qualcomm SNPE/QNN、TensorFlow Lite、ONNX Runtime等）；5、具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与驱动/HAL/系统侧高效协作；6、有AVM环视系统开发经验优先，有模型端侧量化、蒸馏、剪枝等轻量化经验优先 投递...
【27届校招】空间智能算法工程师 广州、上海 正式 研发 - 算法 职位描述 职责概述：负责自动驾驶与机器人场景下空间智能相关算法研发工作，围绕三维重建、空间理解、视频/3D 生成式数据等方向，参与数据构建、模型训练、算法评估与优化，支持核心业务场景中的算法能力建设与落地。岗位职责1、参与算法研发与模型训练：参与三维场景重建、空间理解、视频理解、图像/视频/3D 生成等方向的算法研发、实验验证与模型迭代，提升模型在几何精度、时空一致性和场景泛化能力方面的表现；2、参与数据质量评估体系建设：参与重建数据、生成数据和仿真数据的质量评估工作，协助建立评估标准、指标体系和问题归因方法，支撑模型训练、效果分析与算法优化闭环；3、参与数据生产流程优化：参与面向感知、规划、场景理解等任务的数据生产与处理流程优化，提升数据覆盖度、多样性和长尾场景补全能力；4、参与生成式数据探索与落地：参与图像生成、视频生成、3D 生成、仿真合成等方向的技术探索，协助提升生成数据质量，推动生成式数据在训练数据构建和算法评测中的应用。 职位要求 1、2027届研究生及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人、测绘遥感、电子信息等相关专业优先；2、具备计算机视觉、深度学习、三维几何或机器人相关基础，在三维重建、空间理解、视频生成、生成式数据、自动驾驶或机器人方向中至少一个方向有项目实践经验；3、具备一定的算法问题拆解与实验分析能力，能够结合项目目标进行方案理解、实验对比和结果分析；4、具备基础工程实现能力，熟悉 Python，了解 PyTorch / TensorFlow 等至少一种深度学习框架，能够完成数据处理、模型训练、评估分析或实验 pipeline 开发；5、具备较好的论文阅读与方法复现能力，能够跟进相关方向前沿技术，并理解其在实际场景中的应用价值；6、具备良好的沟通协作能力、学习能力和项目推进意识，能够在团队协作中持续学习并解决实际问题。加分项1、有三维重建、深度估计、NeRF、3D Gaussian Splatting、多视图立体、SLAM、场景理解等相关项目经验；2、有图像/视频/3D 生成、合成数据、仿真数据或世界模型相关经验；3、有自动驾驶、机器人、具身智能等相关科研、实习、竞赛或课程项目经验；4、有从数据处理、模型训练到评估分析的完整实验经历，或有算法训练、数据生产、生成式数据 pipeline 搭建经验；5、在相关方向有论文发表、开源项目、竞赛成果、优秀课程项目或产品落地经验。 投递...
【27届校招】Behavior Foundation Model 工程师 深圳、北京 正式 研发 - 算法 职位描述 1、开展机器学习和强化学习领域的科学研究，推动技术进步；2、开发更优的数据驱动人类行为建模方法；3、与研究人员及跨职能团队合作，沟通研究计划、进展与成果；4、应用前沿强化学习技术，推动生成式人工智能（GenAI）和具身智能应用落地；5、参与学术论文发表及开源项目贡献。 职位要求 1、硕士及以上学历，专业包括机器学习、人工智能、计算机科学、信息/多媒体检索、强化学习、数学等；2、具备Python、C++、Java或其他相关语言的开发经验；3、熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。【加分项】1、具备超越简单模拟器的强化学习应用经验（如实际场景部署）；2、擅长通过定量方法解决分析性问题；3、具有处理和分析多源、高复杂度、高维度数据的经验；4、有基于机器学习、强化学习或深度学习的系统开发经验；5、在学术或工业界取得显著成果的证明（如科研基金、奖学金、专利，或在NeurIPS、ICLR、AAAI、RecSys、KDD、IJCAI、CVPR、ECCV、ACL、NAACL、EACL、ICASSP等顶级会议/期刊以第一作者发表论文）；6、通过实习、工作经验、编程竞赛或开源项目展示研究能力与工程实践能力；7、具备团队协作与跨职能沟通经验；8、善于解决复杂问题，能权衡不同解决方案的优劣与视角，制定推进路径。 投递...
【27届校招】 算法工程师（自动驾驶仿真） 上海 正式 研发 - 算法 职位描述 工作职责仿真场景与评价算法研发参与自动驾驶仿真平台中场景生成/泛化算法（如基于数据驱动的场景编辑、对抗性场景挖掘）、评价指标体系（如闭环通过率、复现率、漏报率）的设计与实现，推动仿真结果向真实路测能力的有效迁移。大规模分布式仿真调度策略优化协助设计面向海量仿真任务（SIL/HIL）的智能调度与算力管理策略，优化任务排队、资源利用率与数据流吞吐，支撑日产千级 Case、长里程持续累积的仿真规模。闭环仿真链路与数据接口开发参与仿真与算法团队（感知、规控、云端）的数据交互协议与 API 定义，保障仿真软件在不同硬件平台（HIL 节点、GPU 集群）上的高一致性与高可靠性，协同定位复现率、diff 等指标异常。算法预研与模型验证支持配合预研方向（如生成式仿真、神经渲染、端到端评测）进行实验设计、训练任务管理与结果分析，输出可落地的性能结论，辅助架构选型与训练方案决策。 职位要求 基本条件2027 年应届毕业生，计算机科学、软件工程、人工智能、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历优先。扎实的编程与算法功底：精通 Python、C++、Go、Java 中至少一种语言，熟练掌握常用数据结构、算法及设计模式，具备良好的工程编码习惯。深入理解 Linux 操作系统原理（进程/线程调度、内存管理、I/O 模型）及网络协议（TCP/IP、HTTP、gRPC 等），能够进行问题定位与性能调优。2. 加分项（仿真/算法相关）机器学习与深度学习基础：了解常见模型训练流程、损失函数、优化器，具备使用 PyTorch/TensorFlow 进行实验的经验；对生成模型（Diffusion、GAN）、计算机视觉或强化学习有初步了解者优先。分布式计算与仿真调度：理解分布式系统基本概念（一致性、容错、任务调度），有 Ray、Spark 或类似框架使用经验者优先；熟悉 Kubernetes/Docker 容器化部署者更佳。仿真/自动驾驶背景：了解 SIL/HIL 仿真基本流程、场景编辑或评价指标（如复现率、通过率、轨迹误差）者优先；有 CarSim/SUMO/ROS/Apollo 等工具经验者可加分。后端与数据基建：了解 MySQL/PostgreSQL、Redis、Kafka/RabbitMQ 等数据存储与消息中间件基本原理，能配合搭建仿真数据
【27届校招】AI软件工程师 上海 正式 研发 - 电子 / 半导体 职位描述 1. 高性能计算核心开发：针对自研芯片架构，设计、开发并优化高性能的CUDA及DSP算子，以支撑大模型推理、实时图像处理等关键业务。2. AI系统集成与验证：负责自研芯片上AI加速器系统的集成与验证，并搭建与完善算子自动化测试验证平台，确保代码的工程化质量与高效落地。3. 嵌入式与算法软件交付：参与高实时性、高算力的嵌入式软件平台与通用机器人操作系统的设计与交付。 4. 前沿算法探索与实现：参与自动驾驶/机器人算法（如识别、规划、导航、多模态大模型等）的设计、交付与优化。 5. 全栈生态建设：深度参与从芯片需求到架构设计的转换，并为建设高性能计算软件栈的生态做出贡献。 职位要求 1. 硕士及以上学历，计算机、电子、软件、通信、自动化、数学等相关专业。2. 精通 C/C++ 与 Python，熟悉Linux开发环境，掌握gprof/perf等性能剖析工具，具备扎实的数据结构与算法基础和良好的软件工程习惯。 3. 具备极强的学习能力、良好的沟通协调能力和团队合作精神。4. 核心技术要求 (满足以下至少一项): * 高性能计算：理解GPU架构（如SM/Tensor Core/Memory Hierarchy）及CUDA编程模型（Kernel/Thread Hierarchy/Stream），了解并行计算、缓存优化、向量化指令集（AVX/NEON）等知识。* 深度学习工程化：熟悉深度学习模型从训练到部署的全流程，对CUDA、PyTorch/TensorFlow、ONNX Runtime以及Transformer、VLM等流行模型架构有一定了解。 * 底层系统软件：对CPU体系结构、操作系统原理、Linux驱动和应用有较深入的理解。加分项
【27届校招】计算平台软件工程师 上海、广州 正式 研发 - 算法 职位描述 1、参与自动驾驶海量数据的采集、管理、处理与高效调度，设计与开发自动驾驶全链路数据平台，包括但不限于数据湖、数据仓库、分布式存储、流批一体计算与智能数据标注、数据治理等；2、研发大规模分布式计算与训练平台，基于Spark、Flink、Ray、PyTorch等技术实现自动驾驶大模型的数据清洗、预处理、并行训练与推理，支持多GPU/多集群高性能任务编排与资源调度；3、优化存储与检索架构，探索和实现包括OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等新一代高性能存储与检索方案，提升数据读写、索引、管理效率，赋能AI训练和推理；4、参与团队架构设计与技术攻关，跟进学术前沿与业界动态，解决自动驾驶场景下数据一致性、扩展性、高可用、智能调度等核心难题；5、推进工程实践落地与持续优化，深度参与端到端系统开发、自动化测试、上线发布与持续运维，推动数据与AI平台的稳定迭代和性能进化。 职位要求 1、教育背景：计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历，硕博优先；2、理论基础扎实： 精通分布式系统原理、并行计算、存储系统、数据库原理、数据湖/数据仓库理论、大规模机器学习等学科知识，有相关顶会/顶刊论文经历者优先；3、技术能力突出：（1）熟练掌握至少一种主流分布式计算框架（如Spark、Flink、Ray等）和一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）；（2）具备大数据存储与处理系统（如OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等）实操经验；（3）具备高性能数据检索、索引优化、海量数据管理等工程经验；4、编程与工程能力强（1）熟练掌握Python/Java/Scala/C++/Rust等主流开发语言中的至少一种，具备良好的工程实践和代码规范；（2）有高并发、大规模分布式系统、流式/批式混合计算平台相关项目经验者优先；5、创新与解决问题能力：具备独立分析复杂系统、定位瓶颈、提出创新性解决方案的能力，对技术钻研有热情，善于跨界学习；6、沟通协作与主动学习：良好的团队协作能力、沟通表达能力及自驱力，乐于分享、敢于挑战难题；7、加分项：（1） 在数据库、分布式系统、云原生计算、向量数据库、机器学习系统等领域有顶会（SIGMOD、VLDB、ICDE、NeurIPS、ICML等）论文、竞赛获奖或开源项目贡献；（2）有阿里云、腾讯云、AWS、GCP等云平台大数据相关实习、项目或竞赛经历；（3） 具备自动驾驶、机器人、智能感知领域大规模数据处理或AI应用落地经验；（4）英语或技术写作能力优秀，有技术博客、专利、文档经验。 投递...
【2027 届校招】数据算法工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1. 数据质检/清洗链路研发：负责多模态（视觉、触觉、语言、Action）数据的清洗算法研发，包括异常数据剔除、低质量数据拦截，隐私脱敏、时空对齐等。2. 预标注模型研发：研发具身领域的预标注大模型，解决具身领域细粒度标注难题，提升数据生产效率。3. 数据去重与挖掘：实现基于视觉+动作+语义的高效去重算法；开发核心场景的数据挖掘脚本，从海量原始数据中筛选出高价值、高复杂度的样本。4. 多样性分析与可视化：构建数据分布的统计与可视化工具，量化分析数据的多样性指标，为数据采集策略提供依据。 职位要求 1. 专业背景：本科及以上学历，计算机或相关专业，具备良好的数学基础和逻辑思维能力。2. 代码能力：熟练掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；同时熟练掌握vibe coding工具，有很强的算法设计思维，能独立完成算法模块的开发与部署。3. 领域技能：熟悉VLM/VLA领域最新技术，有相关领域数据管线上的算法落地经验，有很强的数据问题分析能力，具有业务上的自闭环能力。4. 加分项：对机器人、具身智能充满热情，有相关论文产出，数据竞赛获奖经历或开源数据集贡献优先。 投递...
【2027 届校招】VLA操作算法工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1.TVLA模型前沿研发：负责具身多模态大模型的算法研发，主导触觉（Tactile）、力矩（Force/Torque）等多维连续传感数据的特征提取、Token化设计，实现力觉与视觉、语言等模态在VLA架构下的深度融合与闭环控制。2.多源数据联合训练（Co-training）探索：深入调研并主导类UMI采集数据与真实机器人端到端数据的联合训练机制，设计高效的混合训练策略。3.跨形态数据对齐（Alignment）：解决跨形态（Cross-embodiment）数据分布差异，设计并优化特征对齐或域适应（Domain Adaptation）算法，消除 UMI 演示数据与真机物理交互数据之间的 Domain Gap，实现两者的高度 Alignment，从而提升模型在真机上的泛化性与复杂操作成功率。4.移动操作（Mobile Manipulation）架构设计与研发：探索底盘移动与机械臂操作协同的端到端框架。负责设计支持 WBC（Whole-Body Control，全身控制） 的统一架构，打通高层大模型（策略输出）与底层运控层（动力学解算）的壁垒，解决高低频控制解耦与平滑过渡问题，实现高精度移动操作。 职位要求 、 专业背景：计算机、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历，具备良好的数学基础和逻辑思维能力。2、代码能力：了解机器人常用工程栈者优先，包括Python/C++、Linux、ROS/ROS2；熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；熟练掌握vibe coding工具，有快速开发迭代算法的能力；3、领域技能：在 Robot Manipulation（机器人操作）方向有深入的研究或落地经验；在算法领域和机器人领域都有扎实的基础知识；4、加分项：对机器人、具身智能充满热情，有相关论文产出，丰富的真机manipulation相关经历者优先 投递...
【2027 届校招】模型评测工程师 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1. 负责公司视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）模型的质量评测，构建评测体系与评测指标；2. 设计并搭建模型评测数据集，覆盖指令理解、视觉感知、动作生成等核心能力维度；3. 开发自动化评测工具与评测Pipeline，实现模型版本的高效回归评测；4. 分析模型Bad Case，定位模型能力短板，输出评测报告与优化建议，推动模型迭代；5. 跟踪业界VLA/大模型评测前沿方法，引入先进评测技术与基准。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器人、自动化等相关专业2027届应届生；2. 熟悉深度学习基础，了解Transformer、扩散模型等常见架构，有CV/NLP/多模态模型相关项目经验；3. 熟练使用Python，掌握PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架；4. 了解VLA、VLM、具身智能等相关概念，有相关科研或项目经验者优先；5. 有模型评测、数据集构建、Benchmark相关经验者优先；6. 具备良好的英文文献阅读能力，逻辑清晰，善于数据分析与总结。 投递...
【2027 届校招】强化学习运控算法工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 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 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.
Responsibilities: Master or PhD. in Mathematics /Computer Science / Computer Engineering with strong research interest with Machine Learning, Edge AI, and Embedded Systems. Familiar with C/C++ and Python programming with real coding experiences. Have strong interest
端到端算法专家 上海、北京 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 岗位职责：1、负责端到端大模型在智能驾驶任务中的架构设计与研发，主导从算法原型到量产落地的全流程技术方案，并持续跟踪生成式AI、RL等领域最新进展，推动前沿技术向实际项目转化。2、深入研究并应用扩散模型（Diffusion）、流匹配（Flow Matching）等生成式模型，解决智驾场景中的轨迹预测、规划生成等关键问题。3、探索强化学习（RL）与世界模型（WAM）的结合应用，提升模型在复杂动态环境下的交互决策与长时序推理能力。4、主导端到端模型的数据样本生产、训练策略优化、量化部署与推理加速，确保模型在车端资源受限条件下的高效稳定运行，支撑量产交付。 职位要求 任职要求：1、硕士及以上学历，计算机、自动化、人工智能、机器人等相关专业，3年以上深度学习/生成模型/强化学习相关研发经验。2、精通扩散模型、流匹配等生成式模型理论及实践，熟悉训练与采样加速技术，有相关项目落地经验。3、深入理解强化学习原理，熟悉主流RL算法，具备世界模型（WAM）研发经验者优先。4、熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，精通端到端模型从数据处理、分布式训练到量化部署的完整工具链。5、有自动驾驶端到端模型量产交付经验者优先，善于跨团队协作，能适应高压力、快节奏的研发环境。 投递...