围绕世界模型研发具身智能机器人的认知决策与运动控制算法，推动模型在真实机器人上的部署和性能优化。
岗位职责
- 大脑方向：研发世界模型，结合多模态场景理解与物理预测，支撑机器人决策和任务规划。
- 研发开放指令理解、长时序任务规划、多模态推理与异常恢复，打通感知、决策、执行闭环。
- 建设多模态数据集与标注工具链，完善采集、仿真训练、真机部署和评测迭代流程。
- 小脑方向：研发全身运动控制、力控、柔顺控制与灵巧操作算法。
- 开展强化学习与模仿学习训练、运动学和动力学建模、轨迹规划及仿真到真机迁移。
- 开展VLM、VLA等模型的预训练、微调和跨本体部署，优化真实任务表现。
- 可选方向：视觉导航、三维语义地图、多源感知融合与动态避障。
任职要求
- 计算机、人工智能、机器人、自动化、控制工程等相关专业硕士及以上，博士及有顶会论文者优先。
- 社招具备1–3年及以上相关算法经验；优秀应届硕博毕业生可适当放宽。
- 精通Python或C++，熟悉Linux、PyTorch和ROS／ROS 2。
- 大脑方向熟悉世界模型、多模态建模、模仿学习、强化学习、分布式训练及边缘推理优化。
- 小脑方向熟悉运动学、动力学、强化学习、仿真平台和控制规划算法。
- 有真机部署、顶会论文、机器人竞赛获奖或开源贡献经历者优先。
研究粒子可微世界模型，将场景重建、物理推演与可微优化用于仿真和真实机器人验证。
岗位职责
- 围绕粒子可微世界模型开展研究，探索粒子化场景表征、物理动力学建模与可微仿真。
- 研究多视角场景重建、物体与材料属性建模，预测接触、形变及机器人动作带来的物理结果。
- 利用可微优化开展模型参数辨识、动作规划与策略学习，搭建仿真实验并完成真机验证。
- 参与数据采集、清洗、标注与训练数据集维护。
- 结合世界模型开展VLA等模型的微调与任务验证，研究感知、预测和动作生成的协同。
- 输出论文、专利或内部技术报告，参与技术分享。
任职要求
- 计算机科学、人工智能、机器人、自动化、数学等相关专业硕士及以上，博士优先。
- 在机器人、计算机视觉或AI领域发表过论文，在投或已接收论文也可。
- 具备扎实的线性代数、概率论、优化理论基础和独立科研能力。
- 熟悉深度学习框架，对机器人操作等具身智能任务有基本理解。
- 有世界模型、粒子方法、可微物理或可微仿真相关研究和工程经验者优先。
我们提供
- 有竞争力的薪酬、年终奖及期权激励。
- 资深科学家指导，提供GPU算力和真机实验资源。
- 鼓励顶会论文与学术交流，提供技术专家和技术管理双通道。
连接云端平台与机器人控制系统，打造可靠的软件基础设施和产品体验。
岗位职责
- 设计远程管理平台与数据采集系统。
- 开发、调试和优化机器人控制系统。
- 建设自动化测试、技术文档与安全防护体系。
- 参与需求评审、原型开发及交互设计。
任职要求
- 电子电气、自动化、计算机等相关专业本科及以上，欢迎应届生。
- 熟悉Linux，精通Python和C++，并掌握JS／TS、C#、Rust等至少一门语言。
- 了解网络协议、数据库设计、常用架构及GitHub，重视代码规范和技术文档。
- 主动学习，善于任务量化、复盘和沟通协作。
- 具备前后端开发、VR／AR、音视频、Unity、自动驾驶或实时控制经验者优先。
我们提供
- 有竞争力的底薪，试用期享绩效奖金。
- 核心项目实践、全栈视野与专家指导。
- 扁平化管理、工程师主导文化和灵活工作时间。
