【27届】VLA/WAM触觉操作算法工程师 深圳、北京 研发 - 算法 27届校园招聘 职位描述 【核心任务】负责基于视觉、触觉与机器人本体感知数据开展操作算法研究和训练实验，评估触觉信息能否提升机器人在精细操作、接触丰富任务中的成功率、鲁棒性与泛化能力，并降低策略对高精度视觉和大量真机数据的依赖。【具体职责】1. 开展触觉表征学习、接触状态估计、滑移检测、力控制、抓取稳定性预测及操作策略训练等相关实验。 2. 比较不同传感器配置、数据规模、数据比例和训练方法下的效果，分析成功率、接触稳定性、操作精度、收敛速度和泛化能力。3. 配合模型与硬件团队整理可用于训练的视觉数据、触觉数据、力/力矩数据、本体感知数据、遥操作数据和真机操作数据。 4. 设计并执行视觉—触觉融合、纯视觉、纯触觉等对照实验，研究不同感知模态和融合方式对机器人操作表现的影响。 5. 维护训练配置、实验日志、模型 checkpoint、评估结果、数据版本和 ablation 表格，保证实验可复现。 6. 协助建立触觉操作 benchmark 和真机评估体系，覆盖抓取、插拔、旋拧、滑动、开合、工具使用等接触丰富任务。 7. 输出阶段性实验报告，分析触觉信息在感知、控制和策略学习中的价值，为传感器选型及算法路线提供依据。 职位要求 【必须要求】1. 熟悉 PyTorch 或其他深度学习框架，能够独立运行、调试和评估模型训练代码。 2. 具备机器人学习、模仿学习、强化学习、机器人控制、多模态学习或计算机视觉中的至少一项基础经验。 3. 对机器人触觉感知或接触操作有基本理解，了解力、力矩、接触、摩擦、滑移、形变等基本概念。 4. 能够设计基本的 ablation
视频/世界模型（具身方向）实习生 深圳 校招 实习 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 安克实习生项目是面向正式校招岗位的人才培养与选拔通道。实习期间将按照校招标准进行系统的培养与综合评估，表现优秀者可直接获得校招转正机会，提前锁定正式校招席位。我们以严肃、长期的视角对待每一位实习生，也期待与你共同成长。【你将参与】1.参与视频生成模型、视频编辑模型以及世界模型的训练、微调和评估，如 Wan、Cosmos transfer 等2.参与机器人数据增强算法研发，包括目标分割、深度估计、背景/材质替换、视角一致性与时序一致性优化等研究以机器人动作、文本指令、深度和分割为条件的视频模型，探索面向机器人控制的世界模型3.负责机器人视频数据的清洗、标注、采样、增强及质量评估，建设高效可靠的数据处理流水线4.参与面向视频生成模型的奖励模型研发，为强化学习后训练提供可靠的奖励信号与算法支持跟进视频生成、世界模型和机器人操作方向的最新论文，探索最新技术 职位要求 1.硕士及以上学历在读，计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业优先，2026年及以后毕业优先2.深刻理解视频模型、世界模型核心架构，同时熟悉具身操作模型（VA/VLA/WAM）相关技术3.熟悉计算机视觉基础知识，如图像分割、深度估计、光流、相机模型、坐标变换或多视角几何4.熟悉 Python 编程，具备良好的工程能力与代码规范意识5.熟悉 PyTorch 等深度学习框架，理解 Transformer、Diffusion Model、VAE 等常见模型具备较强的论文阅读和复现能力，能够快速理解并验证方法 加分项1.有 Diffusion、DiT、视频生成/编辑模型或世界模型训练、微调经验熟悉 Wan、VACE、FLUX、Stable Diffusion、Cosmos、Sana类模型或相关开源项目2.在具身智能、多模态大模型、机器人数据集等方向有科研或开源项目经历3.学术成果：在机器人或计算机视觉顶会、顶刊发表过关于具身模型或数据增强的高质量论文前沿生产力工具：熟练使用 Claude code、Codex、Cursor等工具进行高效代码开发与系统构建 投递...
【27届校招】世界模型AI算法工程师/研究员 深圳、上海 正式 研发 - 算法 职位描述 【关于机器人中心】小鹏机器人中心专注于构建面向未来的人形机器人系统，融合先进的人工智能、控制、机械与系统工程，打造能感知、理解、操作并与现实世界交互的下一代机器人。【关于世界模型团队】我们相信，让机器真正在物理世界里泛化的钥匙，不是记住一个个任务，而是让模型学会世界如何运转——这就是世界模型（World Model）。我们要构建的，是一个能理解当下、预见未来、并据此行动的模型：它不再是面向单一任务的策略，而是一个吸收了海量物理动力学知识、能想象未来、能跨场景泛化的具身基础模型。我们的目标是超越现有操作模型的泛化边界，做出可泛化、可落地、可 scaling 的世界模型，并在真实机器人闭环上验证它的价值。团队精悍、扁平，成员分布于深圳、上海与美国硅谷，聚集了一批世界一流的研究者与工程师。在这里，你将：站在具身智能最前沿，啃通用泛化这个最硬、也最值得啃的问题；打通 数据 → 预训练 → 仿真 → 部署 → 真机 的全栈链路，亲眼看着自己的模型在真实机器人上跑起来；与来自顶级高校与工业界的同伴并肩，快速试错、快速迭代。【我们在做什么】围绕世界模型，我们打通从数据到真机的全栈：训练 World Action Model（WAM）统一理解世界—预测演化—生成动作、突破泛化边界；训练 World Simulation Model（WSM）做长时序、物理一致的生成式仿真，用于策略评估与合成数据；从互联网规模的视频中蒸馏世界知识；并以大规模分布式训练、推理优化与端侧部署的基建，让 scaling 真正跑得起来、落得下去；同时在世界模型的 loop 里探索强化学习，让策略在想象中自我提升。 职位要求 1、计算机、人工智能、电子工程、自动化等相关专业应届毕业生，硕士及以上学历，对世界模型、具身智能、大模型交叉方向有强烈热情；2、扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer / Diffusion /
【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】大模型算法工程师 北京 正式 研发 - 算法 职位描述 岗位简介：聚焦云端大模型算法研发，包括 VLM / VLA 大模型、世界动作模型(WAM)等，重点解决自动驾驶场景数据闭环体系及数据治理能力建设；利用语义标签、长时序描述及推理、向量化或隐空间表征等建立数据图谱，实现大规模数据分层治理。岗位职责：1、云端基座大模型研发：负责数据驱动的云端基座大模型算法研发，基于海量量产数据，研发无监督、自监督算法，持续提升大模型的场景语义理解与物理空间感知能力，进而提高云端大模型的时空感知、推理、预测、分析能力；2、空间推理产线建设：负责基于多传感器数据融合、时空信息融合的自动标注算法，构建具有精度高、场景泛化性强的时空数据生产产线，持续推动物理AI云端大模型研发；3、Scaling Law 驱动的算法研发：负责车云平台一体化大模型算法研发与优化，研发和设计基于数据驱动的感知迭代链路；构建高效的自训练感知流水线，提升数据闭环效率；4、强化学习研发：基于 PPO、DPO、GRPO、SAC 等主流强化学习算法，搭建长尾场景的后训练方案，完成奖励设计、分布式训练、模型调优，提升模型在复杂场景、恶劣天气、小众交通场景下的泛化能力与稳定性。 职位要求 1、学历基础：计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。具备扎实的深度学习与强化学习数理功底；2、大模型能力：精通 VLM / VLA 端到端自动驾驶模型原理与全链路研发，熟悉大模型跨域泛化、域自适应、微调蒸馏技术，有智驾或机器人大模型落地经验优先；3、强化学习能力：熟练掌握 PPO、DPO、GRPO 等算法，具备用强化学习解决问题的实战经验，有智驾或机器人项目量产落地经验；4、自动驾驶认知：熟悉自动驾驶感知、预测、规划、控制全链路逻辑，兼具传统模块化与端到端模型研发认知；5、工程与综合能力：熟练使用 PyTorch，掌握 Agent / Harness 等自动化工具；具备良好的逻辑攻坚、跨团队协作与项目推进能力，有技术带队经验优先。加分项1、参与过自动驾驶或机器人技术路线、算法体系标准搭建；2、深耕VLM/VLA预训练、后训练方向，有相关落地成果；3、拥有顶会论文、核心专利成果。 投递...
【2027 届校招】预训练算法工程师 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、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。 投递...
智驾仿真算法工程师 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 1. 利用实车路测数据构建仿真场景，建设不合理场景干预、场景泛化、长尾场景生成等能力2. 从模块调度策略、消息同步等维度识别并消除影响仿真一致性/复现性的根因，构建确定性的仿真流控框架3. 设计和完善仿真运行时的健康监控与异常退出机制，保障大规模场景下的平台稳定性4. 参与新一代自动驾驶仿真模拟器的预研与建设，设计并开发高效的端到端VLA/WAM 闭环训练与评测框架 职位要求 1. 硕士及以上学历，计算机、电子、自动化或相关专业；3 年以上自动驾驶仿真领域实际开发经验2. 扎实的数据结构与算法基础，具备良好的工程能力，熟练掌握 Linux 环境下 C/C++、Python 等编程语言3. 具备丰富的 LogSim 仿真回灌经验，对仿真一致性、可复现性有工程层面的深入思考，能从问题归因出发设计系统性优化方案4. 对自动驾驶全栈链路（感知、定位、规控）有不错的宏观认知，理解各模块在仿真闭环中的输入输出边界5. 熟悉自动驾驶领域消息中间件（ROS / DDS / Cyber RT 等），有分布式仿真系统搭建经验，了解 Kubernetes
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...
资深仿真引擎工程师 上海、北京 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 职位描述1. 利用实车路测数据构建仿真场景，建设不合理场景干预、场景泛化、长尾场景生成等能力2. 从模块调度策略、消息同步等维度识别并消除影响仿真一致性/复现性的根因，构建确定性的仿真流控框架3. 设计和完善仿真运行时的健康监控与异常退出机制，保障大规模场景下的平台稳定性4. 参与新一代自动驾驶仿真模拟器的预研与建设，设计并开发高效的端到端VLA/WAM 闭环训练与评测框架 职位要求 职位要求必要条件1. 硕士及以上学历，计算机、电子、自动化或相关专业；3 年以上自动驾驶仿真领域实际开发经验2. 扎实的数据结构与算法基础，具备良好的工程能力，熟练掌握 Linux 环境下 C/C++、Python 等编程语言3. 具备丰富的 LogSim 仿真回灌经验，对仿真一致性、可复现性有工程层面的深入思考，能从问题归因出发设计系统性优化方案4. 对自动驾驶全栈链路（感知、定位、规控）有不错的宏观认知，理解各模块在仿真闭环中的输入输出边界5. 熟悉自动驾驶领域消息中间件（ROS / DDS / Cyber RT 等），有分布式仿真系统搭建经验，了解 Kubernetes
具身智能算法工程师（框架方向） 北京、上海 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位 ID：A141087 职位描述 1. 将强化学习（RL）、模仿学习（IL）、扩散策略、VLM/LLM 微调等具身算法，高效嵌入 RLinf 框架，定义训练、推理、回放、评测的标准接口与数据流。2. 主导大规模分布式 RL 训练 pipeline 的算法侧调优（如 PPO、SAC的并行采样、经验池管理、优势估计加速），提升训练效率和样本利用率。3. 负责具身基座模型（如 VLA、WAM 类）在 RLinf 上的 LoRA/QLoRA 微调适配，并参与 sim-to-real 迁移策略，保证模型在真实机器人上的性能可复现。4. 设计高效的数据采集、标注、重放与评测工作流，与硬件团队配合制定数据格式标准，支持仿真环境与真实传感器数据的统一接入。5. 针对典型具身任务（操作、导航、抓取等），构建 benchmark
具身算法项目经理 上海 全职 职位描述 核心负责具身智能机器人相关全链路研发项目管理工作，重点覆盖数据、VLA/WAM/RL等模型研发、训练框架落地、仿真与真机评测等核心项目。全程跟进项目从需求调研、方案规划、研发落地、评测迭代到交付的全生命周期，统筹跨部门资源、识别并规避项目风险，保障模型/tech report/demo/落地部署等高效率按期交付，支撑公司具身基座模型技术的迭代落地。2、岗位要求：1）本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业优先，具备扎实的AI与机器人行业认知。2）5年以上科技研发项目管理经验，熟练掌握LTC全生命周期管理、IPD从需求调研、规划设计、研发落地到量产交付的全流程体系，有AI算法、机器人研发一线经验者优先。3）核心技能必备：深度熟悉真机/无本体数据管线全流程，拥有预训练、后训练微调、具身世界模型、AI训练框架、仿真评测、真机评测体系搭建相关项目管理实战经验。4）熟悉VLA视觉语言动作模型、机器人感知模型的训练、迭代与部署评测流程，精通数据采集、标注、治理、投产全链路，了解强化学习RL、机器人软硬件集成核心逻辑。5）具备自动驾驶、通用AI产品、机器人软硬件结合产品项目管理经验者优先，熟悉具身智能行业技术现状、发展趋势及核心技术边界。6）具备极强的逻辑思维、问题洞察与风险预判能力，能够主动发现研发卡点与项目隐患，独立推动问题闭环解决，责任心强、敢担当、善落地。7）优秀的跨团队沟通协调、统筹领导与高效执行能力，能够应对多项目并行、高强度迭代节奏，抗压能力强，可适应阶段性出差需求。、主要职责/目标1）负责具身中心核心项目统筹，主导具身AI算法模型、数据管线、仿真评测体系等各类研发项目的整体推进，保障技术研发迭代节奏与业务交付目标达成。2）搭建并落地具身AI研发项目管理制度与流程，适配模型训练、数据生产、仿真真机评测等技术研发场景，规范项目全流程管控，提升团队研发与交付效率。3）精准把控真机/无本体数据的交付，统筹预训练、后训练、世界模型迭代、训练框架适配、仿真&真机评测等核心专项项目落地，保障数据、模型、评测体系闭环运转。4）全面识别项目研发、资源协调、技术落地、跨部门协作中的风险与问题，制定解决方案与应急预案，动态跟进整改落地，规避项目延期、质量不达标、资源不足等各类问题。5）联动算法、工程、数据、测试、产品、交付等多职能部门，高效协调跨团队资源，解决模型训练、数据生产、软硬件集成、评测上线过程中的各类协作问题，保障项目按时按质交付。6）定期复盘项目进展、研发效率、交付质量，完成项目数据统计、分析与复盘报告，沉淀项目管理经验，持续优化研发项目流程与管控体系。2、关键任务1）项目全周期管控：独立制定具身AI、机器人研发项目整体计划、阶段计划与里程碑节点，组织计划评审、发布与落地跟进，全程监控项目执行进度、质量、成本、资源情况，确保各里程碑按期闭环。2）核心专项项目推进：负责大模型预训练、后训练微调、具身世界模型迭代、AI训练框架适配优化、仿真平台搭建、真机评测体系落地等专项项目统筹。3）风险与问题治理：常态化排查模型训练、数据生产、仿真评测、软硬件集成过程中的技术卡点、资源瓶颈、协作壁垒，快速推动问题闭环，输出风险台账与整改方案。4）跨部门资源协调：对接研发、数据、算法、测试、交付、供应链等团队，统筹人力、算力、硬件设备等核心资源，保障模型训练、真机测试、项目迭代顺利推进。5）项目复盘与体系优化：定期输出项目进度报告、质量分析报告、复盘总结，沉淀具身AI研发项目管理方法论，优化项目流程、评审机制、风险管控体系。6）交付与量产支撑：跟进机器人软硬件一体化解决方案交付，适配IPD、LTC流程，支撑技术成果从研发迭代到落地试用、量产交付的全流程衔接。 职位要求 5年以上项目管理经验，熟悉VLA视觉语言动作模型、机器人感知模型的训练、迭代与部署评测流程，精通数据采集、标注、治理、投产全链路，了解强化学习RL、机器人软硬件集成核心逻辑 投递...
具身智能操作模型算法工程师-深圳 深圳 校招 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 你将参与：1. 参与具身操作模型的 SFT 和 RL 训练，包括数据格式设计、训练配置与效果评估；2. 在真实机器人平台上设计并实施 RL 训练方案，提升模型泛化能力与鲁棒性；3. 参与通用奖励模型设计与训练，实现长程任务下的高效真机强化学习；4. 跟踪具身智能前沿论文，探索基础模型与 RL 结合的新技术；5. 编写技术文档，沉淀训练-部署最佳实践。 职位要求 1. 2027届毕业生，本科及以上学历及以上，、计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业。2. 理解 PPO/SAC 等 RL 核心算法，熟悉 VA/VLA/WAM 等具身操作大模型；3. 扎实的机器人运动学与动力学基础，能处理真机延迟、噪声等非线性问题；4. 精通 Python
智能辅助驾驶大模型算法实习生 北京、上海 实习 数字技术 职位 ID：A148050 职位描述 1.负责研发设计智能辅助驾驶WAM模型，2.负责智能辅助驾驶端到端flowmatching算法研发； 职位要求 1.硕博士优先，28届及之后毕业生；2.代码能力扎实，具备坚实的Python/C++编程基础，熟悉使用ai coding；3.熟悉机器学习/深度学习知识，并有扎实的数学统计基础，了解一定的infra、数据、部署知识；4.发表过 CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR，或有 ACMICPC/Kaggle 等算法竞赛获奖。 投递...
具身智能算法工程师/研究员（世界模型） 深圳、上海 全职 智能机器人板块 职位描述 【关于机器人中心】小鹏机器人中心专注于构建面向未来的人形机器人系统，融合先进的人工智能、控制、机械与系统工程，打造能感知、理解、操作并与现实世界交互的下一代机器人。【关于世界模型团队】我们相信，让机器真正在物理世界里泛化的钥匙，不是记住一个个任务，而是让模型学会世界如何运转——这就是世界模型（World Model）。我们要构建的，是一个能理解当下、预见未来、并据此行动的模型：它不再是面向单一任务的策略，而是一个吸收了海量物理动力学知识、能想象未来、能跨场景泛化的具身基础模型。我们的目标是超越现有操作模型的泛化边界，做出可泛化、可落地、可 scaling 的世界模型，并在真实机器人闭环上验证它的价值。团队精悍、扁平，成员分布于深圳、上海与美国硅谷，聚集了一批世界一流的研究者与工程师。在这里，你将：站在具身智能最前沿，啃通用泛化这个最硬、也最值得啃的问题；打通 数据 → 预训练 → 仿真 → 部署 → 真机 的全栈链路，亲眼看着自己的模型在真实机器人上跑起来；与来自顶级高校与工业界的同伴并肩，快速试错、快速迭代。【我们在做什么】围绕世界模型，我们打通从数据到真机的全栈：训练 World Action Model（WAM）统一理解世界—预测演化—生成动作、突破泛化边界；训练 World Simulation Model（WSM）做长时序、物理一致的生成式仿真，用于策略评估与合成数据；从互联网规模的视频中蒸馏世界知识；并以大规模分布式训练、推理优化与端侧部署的基建，让 scaling 真正跑得起来、落得下去；同时在世界模型的 loop 里探索强化学习，让策略在想象中自我提升。 职位要求 1、计算机、人工智能、电子工程、自动化等相关专业，硕士及以上学历，对世界模型、具身智能、大模型交叉方向有强烈热情；2、扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer / Diffusion / VLM 等主流模型；3、在以下任一方向有研究、项目、实习或课程经验：多模态大模型、AIGC