岗位职责
- 针对复合机器人平台（多模态、多自由度、动态环境适应等特性），主导通用具身算法设计，包括人机交互（意图理解、自然协作）与多技能运动和操作（物体抓取、精细操作、长程任务规划）等核心技术，提升机器人对未知环境的适应性与任务完成效率。
- 研发机器人的通用算法和系统架构，包括 - 数据层：设计多模态数据（视觉/触觉/语言等）的高效获取、清洗、标注与增强方案； - 算法层：研发运动控制策略（轨迹跟踪、全身协调控制、柔顺控制）、多任务决策、VLA模型（任务分解、意图推理）等核心算法； - 工程层：优化模型轻量化（蒸馏、压缩、量化）与部署适配（边缘端/云端），确保算法在真实机器人硬件上的实时性与鲁棒性；
- 与机械设计、传感器、仿真等团队深度协作，推动算法在真实场景中的验证与迭代，支撑下一代具身智能系统的落地应用。
职位要求
- 计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具有深度学习、计算机视觉、多模态大模型等相关领域的科研或工程落地经验，熟悉机器人运动学、动力学基础。
- 编程能力突出：熟练掌握Python/C++，精通PyTorch等框架，具备高效的算法实现与调试能力；
- 具身智能核心技术储备：熟悉具身智能、多模态学习、强化学习（如PPO、SAC）、模仿学习等前沿方向，掌握运动控制（如DDP、MPC）、多模态融合（如VLM、视觉-语言-动作对齐）等算法原理与实践；
- 有机器人（仿真或实体）算法调优经验优先，熟悉硬件适配（如ROS生态、嵌入式部署），解决复杂环境下的算法鲁棒性问题。
- 在机器人/具身智能/多模态等方向顶会（如ICRA、IROS、RSS、NeurIPS、CVPR）发表过论文；或在算法竞赛（ACM-ICPC、Topcoder）中取得优异成绩者优先
