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机器人行业猎头

铁虫 (著名写手)

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在线: 39.8小时
虫号: 13608371

[交流] 具身智能机器人行业算法岗位（VLA、WAM、SLAM、电机控制算法等）

具体工作地点:

深圳市南山区

薪金:

面议

学历和研究方向:

机器人算法

招聘岗位:

机器人算法

公司名称:

具身智能机器人公司

公司网址:

具身智能机器人公司

联系方式:

王先生 18582358002（微信同号）微信：Deanlorim

一、《VLA算法工程师》
1.核心模型研发：负责机器人VLA大模型的全链路研发，包括数据处理、模型预训练、后训练优化及真机部署，确保模型在实际场景中的高效性和准确性
2.数据工程建设：主导大规模机器人数据集的采集、清洗、标注和管理工作，构建高质量的多模态数据pipeline，为模型预训练提供坚实基础
3.端到端模型训练：参与VLA模型的预训练架构设计，并负责真机环境下的后训练，实现在线学习能力提升
4.前沿技术跟踪：持续跟踪具身智能和VLA领域的前沿进展（包括最新论文、开源项目等），快速验证并将先进技术落地到产品中，推动模型性能持续迭代
要求：
1. 专业背景：计算机、自动化、机器人或相关专业硕士及以上学历
2. 深入理解机器人模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（RL/RLHF）理论
3. 具备大规模机器人预训练模型或真机RL后训练的实际落地经验
4. 熟悉主流VLA架构（RT-2, π0/π系列, OpenVLA, ACT, Diffusion Policy等）及其技术原理
5. 熟悉主流机器人构型
6. 精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
7. 熟悉ROS/MuJoCo/Isaac等机器人仿真和控制技术栈
8. 具备优秀的工程实践能力和代码规范意识

二、《WAM世界模型算法工程师》
职位描述：
1. 世界模型研发与优化：负责研发和优化世界模型算法，构建机器人的环境感知、状态预测和决策规划能力，提升机器人在复杂环境中的自主决策和适应性；
2. 多模态数据融合：开发适用于机器人端到端操作的多模态世界模型，整合视觉、语言、触觉等多模态信息，构建统一的环境表征和动态预测模型；
3. 时空特征学习：设计和优化机器人视频表征学习方法，从多模态数据中提取有效的时空特征表示，提升机器人的视觉空间推理和环境理解能力；
4. 强化学习与仿真：研究基于世界模型的机器人强化学习技术，开发高效的仿真环境，提升机器人在现实世界中的学习效率和泛化能力；
5. 技术前沿跟踪：跟踪世界模型、多模态学习、机器人学等领域的最新研究进展，推动技术创新和产业化应用落地。
职位要求：
1. 专业背景：具有计算机视觉、人工智能、机器人学、认知科学等相关专业背景或相关行业工作经验；
2. 编程能力：熟练掌握主流深度学习框架（如PyTorch、JAX），具备优秀的编程能力和代码工程化经验；
3. 模型理解：对世界模型、生成模型（如Diffusion、GAN、Flow、Transformer等）有深入理解，有大规模模型训练经验，熟悉相关评测方法和基准测试；
4. 表征学习：熟悉多模态表征学习方法，能够从视频、图像、文本等数据中提取有效的特征表示，具备时序建模和动态预测经验；
5. 机器人技术：了解机器人端到端操作模型（如ACT、Diffusion Policy、OpenVLA、RT-2、pi0等）及视觉-语言-导航大模型的前沿进展；
6. 强化学习：具备机器人强化学习技术经验，有真实环境下的实施和优化经验，熟悉仿真到现实的迁移学习；
7. 分布式训练：具备大规模分布式训练经验，能够处理海量多模态数据和大型模型，熟悉模型并行和数据并行技术；
8. 学术背景：在ICML、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、CoRL等顶级会议发表论文，或在ACM等程序设计竞赛中获奖者优先考虑；
9. 个人素质：具有强烈的技术热情、创新思维和持续学习能力，能够独立思考和解决复杂技术问题。

三、《VSLAM算法工程师》
岗位职责：
负责数采产品中的视觉定位、建图及轨迹估计算法；
主导数采系统 Vision-based SLAM 技术方案设计和核心模块研发，持续推动算法方法迭代与产品落地；
负责单目、双目、RGB-D、VI-SLAM 等系统的研发和优化；
解决高动态、弱纹理、光照变化、快速运动及大范围场景下的跟踪与定位问题，提升精度、实时性和鲁棒性；
负责相机与 IMU传感器融合，完成多相机标定、时间同步及系统级优化；
建立VSLAM/VIO算法评测和回归体系，参与技术路线评审、代码 Review，并指导团队成员提升技术能力。
任职要求：
计算机、自动化、电子信息、机器人等相关专业，硕士及以上学历优先；
具备资深或接近专家级的视觉 SLAM 技术能力，有完整的 Vision-based SLAM 项目研发及落地经验；
具备较强的方法迭代能力，能够独立完成问题抽象、方案设计、实验验证和算法优化，而非仅进行现有框架集成；
深入理解多视几何、状态估计、非线性优化、BA、图优化、回环检测及重定位等技术；
熟悉 ORB-SLAM、VINS-Mono、OpenVINS 等主流框架，并能够结合实际场景进行深度改造；
熟练掌握 C++、Linux、STL、Eigen、OpenCV 等开发工具，具备良好的工程和代码质量意识；
具备复杂场景算法分析、性能评估、实机调试和系统级问题定位能力；
有无人机、机器人、AR/VR、自动驾驶或智能硬件产品经验者优先。
加分项：
有相机及多相机内外参生产标定、视觉惯性标定或时间同步经验；
有无人机高速运动、弱纹理、剧烈光照变化或大范围场景 SLAM 优化经验；
有算法在嵌入式、移动端或资源受限平台量产部署经验；
有高水平论文、核心专利、开源项目或高质量机器人视觉项目成果。

四、《激光SLAM算法工程师》
工作职责：
1.负责多传感器融合定位算法核心模块的设计、开发、测试及部署工作；
2.研发基于视觉-惯性-激光--GNSS等多传感器冗余融合的高精度定位系统，提升系统在复杂环境中的鲁棒性和可靠性；
3.针对弱纹理、动态干扰、光照变化、GNSS遮挡、雨雪雾等挑战性场景，优化导航系统的稳定性与定位精度；
4.参与实际项目中定位算法的工程实现与性能调优，推动技术落地应用；
5.跟踪SLAM领域前沿技术，结合业务需求进行创新性算法研发。
任职要求：
1.具备扎实的数学基础，深入理解线性代数、概率论、优化理论、矩阵运算及数值分析；
2.熟悉C/C++编程语言，具备良好的代码规范和工程化能力，有Linux开发经验；
3.掌握计算机视觉基本理论，包括但不限于图像处理、特征提取、相机标定、特征匹配与跟踪、BA优化等；
4.熟悉主流SLAM框架与算法，如：ORB-SLAM系列、SVO、VINS-Fusion、MSCKF、FAST-LIO、LIO-SAM、LVI-SLAM、OpenVINS、Kimera-VIO、Stereo VO/VIO 等；
5.熟悉多传感器融合理论，具备IMU预积分、视觉-惯性融合、视觉-激光融合等开发经验，能够独立完成融合定位系统的建模与实现；
6.具备良好的问题分析与解决能力，具有较强的自我驱动能力和团队协作意识，有算法创新和工程落地经验者优先；
符合以下条件者优先：
1.有机器人、AR/VR、无人机、自动驾驶等相关领域的视觉SLAM或融合定位项目
2.在相关领域主流会议或期刊发表过论文；

五、《电机控制算法》
工作职责：
1. 负责机器人关节模组和灵巧手及底盘电机驱动控制软件开发，包括建模仿真、控制算法开发和配套程序编写。
2. 承担永磁同步电机和无刷直流电机的驱动控制调试和相关性能参数的测试与标定。
3. 与嵌入式软、硬件工程师配合完成产品系统联调，优化电机控制性能，实现电机驱动的各类指标。
4. 提出电机系统的需求，外部合作厂家的工作沟通、协调与推动，完成对电机驱动系统开发的跟进工作。
5. 负责电机驱动技术难题的攻关以及新技术的预研。
任职资格：
- 具有良好的电机控制理论知识，精通永磁同步电机和无刷直流电机的主流控制算法与调制算法（如FOC、无位置传感器控制以及SVPWM、无刷直流电机的方波调制技术等），精通永磁同步电机和无刷直流电机的电流环、转速环和位置环控制方法，并能够根据提出的性能需求研发相应的电机控制算法和配套的辅助算法（位置解码、转矩补偿、采样精度优化等算法）。
- 熟悉C语言编程，会使用STM32单片机、凌欧单片机等常用芯片进行电机控制算法开发。
- 具备电机控制算法开发、调试与测试相关的工作经验。
- 熟悉MATLAB/Simulink仿真软件。
- 电气工程/电机与电器相关专业硕士学历优先。

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