岗位职责:
1.具身智能核心算法研究:负责具身感知、场景理解、运动规划、肢体控制、姿态优化等核心算法的研发与迭代,研究视觉、力觉、触觉等多传感器融合技术,解决机器人复杂环境感知与精准交互难题,提升智能体环境适配与自主作业能力。
2.大模型具身适配与落地:研究大语言模型、多模态大模型与具身智能的融合技术,攻克大模型机器人落地难点,包括指令理解、任务拆解、逻辑推理、长序列任务执行、具身记忆与自主决策等,实现AI大模型赋能实体智能体。
3.仿真训练与实体部署优化:搭建并优化机器人仿真训练环境,构建具身智能训练数据集,研发仿真到现实的迁移学习算法,解决仿真与实体场景的域偏移问题,完成算法在人形机器人、移动机器人等实体设备的调试、部署与迭代优化。
4.前沿技术攻关与创新:跟进国内外具身智能前沿技术,深耕通用具身智能、自主学习、强化学习、模仿学习、人机协同交互等前沿方向,突破机器人动态避障、复杂场景作业、自适应控制等技术瓶颈,打造差异化技术创新优势。
5.科研成果沉淀与输出:独立牵头具身智能相关科研项目,完成技术方案设计、实验验证、数据复盘与技术沉淀,高质量产出顶级学术论文、核心发明专利、技术白皮书。
6.场景落地与技术赋能:结合工业作业、服务交互、智能巡检、人形机器人应用等业务场景,落地具身智能算法方案,解决机器人自主作业、智能交互、复杂场景适配等实际业务痛点,推动具身智能技术商业化落地应用。
7. 团队技术共建迭代:参与团队技术研讨、算法迭代与技术分享,指导团队学生,梳理规范具身智能研发、测试、部署流程,推动团队整体技术能力提升。
任职要求:
1.学历:博士学历,具备扎实的学术科研功底,熟悉前沿智能算法研发逻辑。
2.专业:人工智能、计算机科学与技术、机器学习、深度学习、模式识别、机器人工程、自动化、控制科学与工程等AI及智能控制相关专业。
3.能力基础:精通具身智能、机器人感知与控制、深度学习、强化学习核心理论,熟悉Transformer、CNN等主流模型架构,具备扎实的数学、算法、控制理论基础。
4. 有顶级学术会议(NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICRA、IROS、RSS等)论文发表、核心专利授权、国家级/省级机器人或人工智能科研项目牵头/参与经验者优先。
5. 有人形机器人、移动机器人具身算法研发落地经验,或大模型具身智能体、仿真训练、虚实迁移项目实战经验者优先。