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职位详情

• 杭州
• 5-10年
• 本科

• 规控算法
• 深度学习
• 大模型算法
• 自然语言处理算法
• 多模态算法
• 算法工程化经验
• AI
• C/C++
• 双足机器人
• 强化学习
• 具身智能
• 模型加速/性能优化
• Python

工作地点：深圳、苏州、杭州均可 足式机器人运动控制专家 工作职责 1、负责足式机器人运动控制算法的研究、设计与实现，特别是在Loco-manipulation领域，提升机器人在复杂环境中的移动与操作能力。 2、解决机器人在日常运行中的运动控制问题，确保系统高效稳定运行，跟踪并排查潜在的控制异常。 3、深入分析机器人在各种地形上的运动表现，优化路径规划与灵巧空间分析，确保机器人具备高效的步态和操作能力。 4、开展足式机器人动力学和运动学分析，设计和实现高效的步态生成和轨迹规划算法，提升机器人在复杂任务中的表现。 5、协同其他团队成员（硬件、软件、算法等），共同推进足式机器人技术的研发与优化。 任职资格 1、熟悉常用的机器人仿真平台，如 Mujoco、Pybullet、Gazebo，具备在仿真环境中进行运动控制与路径规划的实践经验。 2、具有多关节机器人控制经验，精通机器人动力学、运动学、轨迹规划等核心技术，能够基于物理建模与数学优化解决实际控制问题。 3、熟练掌握C、C++、Python及Matlab等编程语言，能够在Linux环境下独立进行开发和调试，有ROS（Robot Operating System）经验者优先。 4、熟悉常用的动力学库，如RBDL、Pinocchio等，能够进行机器人动力学建模与算法实现。 5、有MIT代码框架（或类似框架）经验者优先，能够在现有框架基础上进行扩展和优化。 6、具备良好的团队合作精神与沟通能力，能在跨职能团队中高效工作。 优先条件 1、具有足式机器人或类似机器人系统的开发经验； 2、在Loco-manipulation、步态控制或复杂环境适应方面有深入研究或实际应用经验； 3、有机器人系统集成与调试经验，能够结合硬件和软件进行综合优化。 强化学习专家 职位描述： 我们正在寻找一位资深的强化学习专家，加入我们的机器人控制团队。你将主导构建和优化机器人强化学习仿真平台，开发高效的控制策略，解决仿真与实际系统之间的 sim2real 问题，并推动强化学习技术在机器人控制中的深度应用。作为行业专家，你将引领技术前沿，推动跨团队协作，塑造下一代机器人控制解决方案。 工作职责： 1、平台搭建与策略优化：主导机器人强化学习仿真训练平台的架构设计和优化，研发先进的控制策略，推动机器人控制技术的创新和提升。 2、实机模型部署与调试：负责强化学习模型在实际机器人平台上的部署和调试，解决复杂的sim2real问题，确保模型的迁移性和稳定性。 3、前沿算法研究与应用：深入研究最新的强化学习算法，领导算法复现、优化，并推动其在机器人控制中的创新应用。 4、跨部门技术引领：与硬件、算法、测试等团队紧密合作，整合技术方案，推动强化学习技术在多种机器人平台的落地应用。kanzhun 任职要求： 1、学历背景：自动化、计算机科学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，博士学位优先。 2、工作经验：8年以上强化学习、机器人控制领域的深厚技术积累，具有大型机器人项目的研发与领导经验。 3、技术能力：精通 Python、C++，在TensorFlow/PyTorch等深度学习直聘框架上有深入应用经验；精通 Mujoco、Pybullet、Gazebo 等仿真平台。 4、领域经验：在 sim2real 问题解决、机器人控制算法优化方面有深入研究和实践，熟悉 Linux/ROS操作系统，有腿足机器人控制经验者优先。 5、软技能：卓越的技术领导力，能够跨团队协调合作，指导团队成员解决复杂问题；良好的沟通和影响力，能在技术决策中起到关键作用。 机械臂控制算法专家 职位描述： 我们正在寻找一位资深的机械臂控制算法专家，负责多关节机械臂的动力学建模、控制算法研发与优化。你将主导位置、力控制算法、振动优化、传感器融合等领域的技术创新，并与跨部门团队合作解决复杂技术问题，推动机器人控制技术的应用落地。 工作职责： 1、动力学建模与控制算法开发：负责机械臂动力学建模，开发并优化基于位置和力的控制算法，提升机器人控制精度。 2、振动优化与算法开发：研究机械臂振动特性，设计优化算法，提升系统动态性能。 3、安全控制策略与传感器融合：设计基于传感器融合的安全控制策略，确保机器人安全高效作业。 4、路径规划与物体可操作性分析：优化路径规划算法，并进行物体可操作性分析，提升机器人执行能力。 5、跨部门协作与优化调试：与软件、结构工程团队合作，调试和优化算法，确保在实际应用中的稳定性和效果。 任职资格： 1、自动化、机械工程、控制理论等相关专业硕士及以上学历，博士优先。 2、5年以上机器人控制经验，3年以上机械臂控制算法研发经验，具备扎实的数学基础和硬件理解。 3、精通 PID、鲁棒控制、阻抗控制等控制算法，能进行多关节机械臂动力学建模和算法开发。 4、熟悉 MATLAB 等仿真软件，进行算法验证和优化。 5、精通 C/C++，有 ROS 开发经验，能在 Linux 环境下自主开发。 优先条件： 1、有柔性机械臂控制 和 sim2real 经验，能解决实际应用中的技术难题。 2、优秀的 问题分析与解决能力，能够在复杂环境中应对技术挑战。 3、良好的 沟通与协作能力，能与跨部门团队紧密配合。 具身操作算法专家 工作职责： 1、具身操作算法开发： 设计和实现通用型具身操作算法，提升机器人在多场景、具身智能任务中的执行能力，具有较强的物体、任务、场景泛化能力。 2、操作策略与决策： 研究和应用多模态感知与决策算法，结合视觉、触觉、语言等感知信息，优化机器人执行操作任务的策略和决策过程。 3、多模态交互： 结合视觉、触觉等多模态信息，开发支持机器人在开放世界中的物理交互能力，提升机器人在动态环境中的适应能力。 4、强化学习与模仿学习： 将强化学习和模仿学习理论应用于机器人操作任务，提升机器人的操作精度和自主决策能力。 5、前沿技术研究与应用： 跟踪并研究具身操作领域的最新技术，探索如何将深度学习、强化学习等技术应用到机器人操作与执行任务中。 任职资格： 1、计算机视觉、机器人学、人工智能或相关领域硕士或博士学位。5年以上从业经验，其中3年以上相关具身操作算法经验； 2、精通 Python 编程语言，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架。 3、熟悉机器人模仿学习、强化学习的理论与实践，能应用到操作任务中，具有相关领域影响力的论文者优先。 4、具备 ACT、Diffusion Policy、RDT、MT-ACT、RT1、RT2 等算法相关研究背景者优先。 5、熟悉 Transformer 结构，具备 R3M、RFM、PaLM 等多模态具身大模型的应用经验者优先。 6、能与多学科团队（如视觉、控制、感知等）紧密合作，推动具身操作系统的研发与落地。 7、具备解决复杂机器人操作问题的能力，能够处理高噪声和动态环境中的操作挑战。 视觉感知算法专家 主要职责： 1、视觉感知算法开发： 负责设计和优化计算机视觉算法，涵盖图像识别、目标跟踪、场景理解、深度估计、物体检测与分类等核心技术，提升机器人对环境的感知能力。 2、多传感器融合： 结合视觉、激光雷达、红外传感器等多种传感器信息，设计高效的传感器融合算法，增强机器人在复杂、动态环境中的感知鲁棒性与准确性。 3、深度学习与人直聘工智能应用： 研究并应用深度学习、卷积神经网络（CNN）、图像分割、目标检测等先进技术，推动视觉算法在动态场景下的自主学习与优化。 4、算法优化与性能提升： 针对机器人硬件平台的计算资源和实时性要求，优化视觉算法的计算效率和存储需求，确保算法在低延迟和高吞吐量的环境下稳定运行。 5、跨团队合作与技术领导： 与硬件团队、机器人控制团队、软件开发团队等紧密合作，确保视觉感知模块的设计与系统集成无缝对接。 6、技术创新与研究： 引领机器人视觉领域的技直聘术研究和创新，探索新型视觉感知技术，推动公司产品在智能感知方面的领先地位。 7、技术指导与培训： 带领团队成员开展技术攻关，分享和传承前沿技术，帮助团队持续提升技术能力。 任职要求： 1、计算机视觉、人工智能、电子工程、机器人学等相关领域硕士及以上学位，或具有同等的行业经验和技术成就。 2、至少 5 年及以上在计算机视觉、深度学习和机器人感知领域的工作经验，具有机器人视觉系统的设计与优化kanzhun经验，特别是在具身智能机器人产品的感知系统设计方面有丰富经验。 3、精通计算机视觉、图像处理、目标检测与跟踪、深度学习等核心领域的算法和技术。 4、深入理解并能够应用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer 等前沿深度学习模型。 5、熟悉视觉算法在不同硬件平台上的优化与部署（如嵌入式设备、GPU 加速计算等）。 6、熟练使用计算机视觉相关的开源库与框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch、Caffe 等。 7、具有跨部门协作经验，能够与机械、控制、硬件、软件等多个技术团队合作，推动技术方案的落地与实施。 8、具备独立解决复杂技术问题的能力，尤其是在高噪声、高复杂度环境中的视觉感知挑战。 9、创新思维与科研能力： 能够根据最新的技术进展提出创新的算法和解决方案，具备独立进行前沿技术研究的能力。 10能够阅读和编写英文技术文档，参与国际技术讨论和交流。 优先考虑条件： 1、具有计算机视觉相关领域的学术研究成果，发表过顶级学术期刊或会议论文。 2、有机器人产业背景，曾参与过智能机器人产品（如服务机器人、无人驾驶等）的视觉感知系统研发。 3、熟悉 ROS（Robot Operating System）及其视觉感知相关工具链。 具身大模型专家 主要职责： 1、大模型设计与优化： 设计并优化多模态AI模型，提升机器人智能感知与决策能力。 2、模型融合： 融合视觉、语言和强化学习等技术，构建智能决策体系。 3、训练与调优： 优化大模型的训练与推理，提升模型在机器人平台上的效率。 4、前沿技术研究： 关注并推动大模型与强化学习等技术在机器人中的应用与创新。 5、跨团队协作： 与硬件、控制及软件团队合作，推动技术集成与应用。 6、技术指导与文档： 提供技术支持与指导，撰写技术文档，推动成果落地。 任职要求： 1、 人工智能、计算机科学、机器人学等相关领域博士学位或同等经验。 2、 至少 5 年相关领域的经验，具备大模型和机器人项目开发经验。 3、精通大规模预训练模型、强化学习、多模态学习；熟悉机器人感知与控制系统。 4、有与多个技术团队合作的经验，能推动技术集成。 5、能够流利阅读与编写英文技术文档。 优先考虑条件： 1、有大模型相关领域的学术论文或技术专利。 2、有机器人领域的产品开发经验，尤其是自主决策与感知系统。