岗位描述
1. 参与人形机器人 Manipulation 策略的训练、后训练与真机部署。 2. 参与 VLA、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略的训练与优化。 3. 参与 Behavior Cloning、DAgger、强化学习等算法在机器人 Manipulation 任务中的应用。 4. 参与真机数据采集、失败 Case 回流和策略迭代，持续提升真机任务成功率与泛化能力。 5. 探索真机 RL、Online Learning、Human-in-the-loop 等机器人策略 Post-training 方法。 6. 参与抓取、放置、物体交互等 Manipulation 任务的真机实验与问题定位。 1. 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业，本科及以上在读。 2. 熟悉 Python、PyTorch，具备良好的深度学习实验能力。 3. 熟悉模仿学习、强化学习中至少一个方向。 4. 了解 VLA、ACT、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略模型中的一种或多种。 5. 理解 Behavior Cloning、DAgger、Offline / Online RL 等基本方法。 6. 具备较强的实验分析、代码实现和问题定位能力。 岗位职责 1. 参与人形机器人 Manipulation 策略的训练、后训练与真机部署。 2. 参与 VLA、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略的训练与优化。 3. 参与 Behavior Cloning、DAgger、强化学习等算法在机器人 Manipulation 任务中的应用。 4. 参与真机数据采集、失败 Case 回流和策略迭代，持续提升真机任务成功率与泛化能力。 5. 探索真机 RL、Online Learning、Human-in-the-loop 等机器人策略 Post-training 方法。 6. 参与抓取、放置、物体交互等 Manipulation 任务的真机实验与问题定位。 任职要求 1. 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业，本科及以上在读。 2. 熟悉 Python、PyTorch，具备良好的深度学习实验能力。 3. 熟悉模仿学习、强化学习中至少一个方向。 4. 了解 VLA、ACT、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略模型中的一种或多种。 5. 理解 Behavior Cloning、DAgger、Offline / Online RL 等基本方法。 6. 具备较强的实验分析、代码实现和问题定位能力。 岗位职责 参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。 跟踪具身智能、大模型、多模态学习等前沿技术，将最新研究成果应用于机器人实际场景。 与机器人软件、感知、控制、数据及 Infra 等团队协作，共同推动具身智能算法从 实验室走向真实世界 。 任职要求 2027届本科及以上毕业生，计算机、人工智能、机器人、自动化、电子信息等相关专业优先。 具备扎实的机器学习、深度学习基础，理解 Transformer、Attention 等基本原理。 熟练掌握 Python，具备良好的算法实现能力；熟悉 C++ 者优先。 熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有深度学习模型训练、微调或相关项目经验。 对计算机视觉、自然语言处理、多模态学习、强化学习中的至少一个方向有较深入的理解或实践。 对机器人、具身智能及 VLA 技术具有浓厚兴趣，愿意探索 AI 与真实物理世界结合的技术方向。 具备较强的学习能力、问题分析能力和科研/工程实践能力，能够快速学习并解决复杂问题。 工作职责 1. 参与 AI Agent 应用的开发和优化，包括任务规划、工具调用、记忆管理、工作流编排等； 2. 基于 OpenAI、Claude、Gemini 或国产大模型 API 搭建智能体能力； 3. 参与 RAG、知识库、Prompt、Function Calling 等模块的开发； 4. 建设 Agent 的测试与评估体系，分析失败案例并持续优化效果； 5. 跟进大模型与 Agent 领域的新技术，快速完成原型验证； 6. 与产品和业务团队协作，将原型落地为可使用的功能。 任职要求 1.2027届毕业生，计算机、软件工程、人工智能或相关专业； 2. 熟悉 c++ ，具备良好的编码习惯和基础工程能力； 3. 了解大语言模型、Prompt Engineering、RAG 或 AI Agent 的基本原理； 4. 熟悉 HTTP、REST API、Git 等常用开发工具； 5. 具备独立分析问题、查阅文档和快速学习的能力； 6. 对 AI 产品有热情，愿意主动尝试并持续迭代。 岗位职责 1、负责人形机器人全身运动控制算法的研发、训练、调试与部署，提升机器人在行业应用场景下的稳定性、运动性能和可扩展性。 2、参与行走控制、动作跟踪、遥操作、地形适应及全身协调等方向的算法开发，解决从仿真训练到真机部署过程中的技术问题。 3、参与运动控制、强化学习、模仿学习及轨迹规划等前沿技术的调研、预研、复现和工程化落地。 4、配合完成机器人平台适配、实验评估、技术文档编写及跨团队协作，推动算法在不同产品和机型上的复用。 职位要求 1、机器人、自动化、控制工程、计算机、机械工程或相关专业，硕士及以上学历；具有人形、双足、四足或轮足机器人运动控制经验者优先。 2、具备必要的控制理论基础，理解反馈控制、系统稳定性、状态空间及常见控制器的基本原理，能够运用系统化方法分析机器人运动控制问题。 3、具备扎实的机器人学基础，理解刚体运动学、动力学、坐标变换、接触约束及机器人状态量的物理含义。 4、熟悉至少一种机器人运动控制或学习控制技术路线，例如MPC、RL、模仿学习、轨迹优化等。 5、熟悉至少一种机器人仿真平台，能够独立完成算法仿真、实验设计和结果分析。 6、熟练使用 C++、Python，具备良好的算法实现和调试能力；具备ROS 2 或机器人真机系统集成经验者优先。 7、具备良好的沟通协作、技术文档编写和持续学习能力，能够独立推进算法模块的开发、验证和交付。 --- 职位详情 具身智能算法实习生 实习 | 上海市 职位描述 岗位职责 1. 参与人形机器人 Manipulation 策略的训练、后训练与真机部署。 2. 参与 VLA、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略的训练与优化。 3. 参与 Behavior Cloning、DAgger、强化学习等算法在机器人 Manipulation 任务中的应用。 4. 参与真机数据采集、失败 Case 回流和策略迭代，持续提升真机任务成功率与泛化能力。 5. 探索真机 RL、Online Learning、Human-in-the-loop 等机器人策略 Post-training 方法。 6. 参与抓取、放置、物体交互等 Manipulation 任务的真机实验与问题定位。 任职要求 1. 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业，本科及以上在读。 2. 熟悉 Python、PyTorch，具备良好的深度学习实验能力。 3. 熟悉模仿学习、强化学习中至少一个方向。 4. 了解 VLA、ACT、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略模型中的一种或多种。 5. 理解 Behavior Cloning、DAgger、Offline / Online RL 等基本方法。 6. 具备较强的实验分析、代码实现和问题定位能力。 岗位职责 1. 参与人形机器人 Manipulation 策略的训练、后训练与真机部署。 2. 参与 VLA、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略的训练与优化。 3. 参与 Behavior Cloning、DAgger、强化学习等算法在机器人 Manipulation 任务中的应用。 4. 参与真机数据采集、失败 Case 回流和策略迭代，持续提升真机任务成功率与泛化能力。 5. 探索真机 RL、Online Learning、Human-in-the-loop 等机器人策略 Post-training 方法。 6. 参与抓取、放置、物体交互等 Manipulation 任务的真机实验与问题定位。 任职要求 1. 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业，本科及以上在读。 2. 熟悉 Python、PyTorch，具备良好的深度学习实验能力。 3. 熟悉模仿学习、强化学习中至少一个方向。 4. 了解 VLA、ACT、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略模型中的一种或多种。 5. 理解 Behavior Cloning、DAgger、Offline / Online RL 等基本方法。 6. 具备较强的实验分析、代码实现和问题定位能力。 职位信息 职位名称 具身智能算法实习生 职位性质 实习 工作地点 上海市 最新职位 【2027届校招】VLA算法工程师 全职 上海市 岗位职责 参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。 跟踪具身智能、大模型、多模态学习等前沿技术，将最新研究成果应用于机器人实际场景。 与机器人软件、感知、控制、数据及 Infra 等团队协作，共同推动具身智能算法从 实验室走向真实世界 。 任职要求 2027届本科及以上毕业生，计算机、人工智能、机器人、自动化、电子信息等相关专业优先。 具备扎实的机器学习、深度学习基础，理解 Transformer、Attention 等基本原理。 熟练掌握 Python，具备良好的算法实现能力；熟悉 C++ 者优先。 熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有深度学习模型训练、微调或相关项目经验。 对计算机视觉、自然语言处理、多模态学习、强化学习中的至少一个方向有较深入的理解或实践。 对机器人、具身智能及 VLA 技术具有浓厚兴趣，愿意探索 AI 与真实物理世界结合的技术方向。 具备较强的学习能力、问题分析能力和科研/工程实践能力，能够快速学习并解决复杂问题。 登录并投递 【2027届校招】Agent开发工程师 全职 上海市 工作职责 1. 参与 AI Agent 应用的开发和优化，包括任务规划、工具调用、记忆管理、工作流编排等； 2. 基于 OpenAI、Claude、Gemini 或国产大模型 API 搭建智能体能力； 3. 参与 RAG、知识库、Prompt、Function Calling 等模块的开发； 4. 建设 Agent 的测试与评估体系，分析失败案例并持续优化效果； 5. 跟进大模型与 Agent 领域的新技术，快速完成原型验证； 6. 与产品和业务团队