職位描述
機(jī)器人算法人工智能
職位概要：
1.負(fù)責(zé)探索、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)面向機(jī)器人領(lǐng)域的先進(jìn)具身智能算法；
2.負(fù)責(zé)推動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的自主感知、推理、交互、移動(dòng)與操作算法實(shí)現(xiàn)；
3.負(fù)責(zé)優(yōu)化具身算法模型結(jié)構(gòu)，以支持具身算法的實(shí)現(xiàn)和高效運(yùn)行；
4.負(fù)責(zé)與跨職能團(tuán)隊(duì)合作，推動(dòng)具身算法結(jié)合實(shí)體機(jī)器人在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用。
崗位職責(zé)：
1.設(shè)計(jì)并開發(fā)端到端的操作框架，利用多模態(tài)大語(yǔ)言模型Agent解析人類自然語(yǔ)言指令，并將其轉(zhuǎn)化為機(jī)器人可執(zhí)行的動(dòng)作規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)“指令理解-＞感知理解-＞決策規(guī)劃-＞實(shí)際物理執(zhí)行”的完整流程；
2.研發(fā)雙臂與底盤協(xié)同移動(dòng)操作算法，以及持續(xù)收集真實(shí)機(jī)器人數(shù)據(jù)，用以支持復(fù)雜場(chǎng)景下的物體抓取、搬運(yùn)、裝配及靈巧操作任務(wù)；
3.搭建大規(guī)模具身智能仿真環(huán)境，優(yōu)化模型訓(xùn)練與遷移方法；
4.與產(chǎn)品、結(jié)構(gòu)、電子、軟件等多團(tuán)隊(duì)合作，推動(dòng)算法與實(shí)體機(jī)器人落地并滿足業(yè)務(wù)需求；
5.持續(xù)輸出技術(shù)文檔與研究報(bào)告，推動(dòng)技術(shù)積累與知識(shí)共享。
崗位要求:
1.研究生學(xué)歷，計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)；
2.3年以上同崗位相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，C/C++/Python等至少一種編程語(yǔ)言，PyTorch、DeepSpeed等至少一種深度學(xué)習(xí)框架；
3.掌握ACT、π0、RT1、RT2、Diffusion Policy等算法；
4.LLM/VLM/VLA，了解多模態(tài)具身大模型；
5.機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論；
6.機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS/ROS2；
7.目標(biāo)識(shí)別、位姿估計(jì)等感知算法。
1.負(fù)責(zé)探索、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)面向機(jī)器人領(lǐng)域的先進(jìn)具身智能算法；
2.負(fù)責(zé)推動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的自主感知、推理、交互、移動(dòng)與操作算法實(shí)現(xiàn)；
3.負(fù)責(zé)優(yōu)化具身算法模型結(jié)構(gòu)，以支持具身算法的實(shí)現(xiàn)和高效運(yùn)行；
4.負(fù)責(zé)與跨職能團(tuán)隊(duì)合作，推動(dòng)具身算法結(jié)合實(shí)體機(jī)器人在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用。
崗位職責(zé)：
1.設(shè)計(jì)并開發(fā)端到端的操作框架，利用多模態(tài)大語(yǔ)言模型Agent解析人類自然語(yǔ)言指令，并將其轉(zhuǎn)化為機(jī)器人可執(zhí)行的動(dòng)作規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)“指令理解-＞感知理解-＞決策規(guī)劃-＞實(shí)際物理執(zhí)行”的完整流程；
2.研發(fā)雙臂與底盤協(xié)同移動(dòng)操作算法，以及持續(xù)收集真實(shí)機(jī)器人數(shù)據(jù)，用以支持復(fù)雜場(chǎng)景下的物體抓取、搬運(yùn)、裝配及靈巧操作任務(wù)；
3.搭建大規(guī)模具身智能仿真環(huán)境，優(yōu)化模型訓(xùn)練與遷移方法；
4.與產(chǎn)品、結(jié)構(gòu)、電子、軟件等多團(tuán)隊(duì)合作，推動(dòng)算法與實(shí)體機(jī)器人落地并滿足業(yè)務(wù)需求；
5.持續(xù)輸出技術(shù)文檔與研究報(bào)告，推動(dòng)技術(shù)積累與知識(shí)共享。
崗位要求:
1.研究生學(xué)歷，計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)；
2.3年以上同崗位相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，C/C++/Python等至少一種編程語(yǔ)言，PyTorch、DeepSpeed等至少一種深度學(xué)習(xí)框架；
3.掌握ACT、π0、RT1、RT2、Diffusion Policy等算法；
4.LLM/VLM/VLA，了解多模態(tài)具身大模型；
5.機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論；
6.機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS/ROS2；
7.目標(biāo)識(shí)別、位姿估計(jì)等感知算法。
工作地點(diǎn)
杭州西湖區(qū)轉(zhuǎn)塘HIAS科創(chuàng)園總部園區(qū)轉(zhuǎn)塘科技經(jīng)濟(jì)區(qū)塊3號(hào)HIAS科技園總部園區(qū)301
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弓葉科技弓葉科技成立于2018年，是一家專注于AI光電分揀設(shè)備的高科技先鋒企業(yè)。憑借在回收行業(yè)超過(guò)17年的深厚經(jīng)驗(yàn)，弓葉科技已經(jīng)為全球超過(guò)1000家企業(yè)提供服務(wù)，并擁有300多項(xiàng)專利和知識(shí)產(chǎn)權(quán)。2023年，DataBeyond宣布完成近1億美元的B輪融資，由紅杉資本中國(guó)投資。我們?cè)O(shè)計(jì)、制造的分揀設(shè)備以及針對(duì)廢物處理和回收的智能服務(wù)。我們的尖端技術(shù)能夠在多種廢物領(lǐng)域（包括MRF、MSW、C&I和C&D）中高效分揀和回收材料。我們尤其擅長(zhǎng)瓶到瓶分揀和食品級(jí)再生PET的完整瓶分揀。通過(guò)對(duì)產(chǎn)品卓越的不懈追求，我們不僅在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位，還將設(shè)備出口到包括日本、俄羅斯、馬來(lái)西亞、印度尼西亞、巴西、烏茲別克斯坦、中東等多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。我們的最終目標(biāo)是加速再生資源行業(yè)智能化時(shí)代的到來(lái)。DataBeyond Technology, founded in 2018, is a pioneering high-tech firm specializing in AI-optoelectronic sorting equipment. With over 17 years of profound expertise in the recycling industry, DataBeyond has catered to over 1000 global enterprises and boasts a portfolio of more than 300 patents and intellectual property rights. 2023，DataBeyond announced the completion of nearly$100M in series B funding, exclusively invested by Sequoia China.We design, manufacture, and offer connected sorting equipment alongside intelligent services tailored for waste treatment and recycling. Our cutting-edge technology adeptly sorts and retrieves materials across diverse waste sectors, including MRF, MSW, C&I, and C&D. We particularly excel in bottle-to-bottle sorting and the complete-bottle sorting of food-grade recycled PET.Through our unwavering commitment to product excellence, we not only dominate the domestic market but also export our equipment to various overseas territories, including Japan,Russia, Malaysia, Indonesia, Brazil，Uzbekistan,Middle-east and beyond. Our ultimate objective is to expedite the advent of the intelligent era in recycling.
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