年薪：40-70K·13薪+ 岗位职责： 1. 研发适用于多自由度机器人、双足、四足仿生机器人决策规划的深度强化学习算法； 2. 负责深度强化学习算法的模型开发、调试与实际机器人验证。 岗位要求： 1. 熟悉learning-based control领域前沿进展； 2. 了解多自由度欠驱动机器人动力学； 3. 熟悉使用C++、Python等编程语言，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度学习框架，了解ROS等框架； 4. 熟悉主流机器人仿真软件，如NVIDIA Isaac Sim, mujoco, raisim, gazebo, pybullet, vrep等； 5. 了解常用的深度强化学习算法（PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等）； 6. 有应用于机器人的深度强化学习研究项目经历； 加分项：有人工智能/机器人方向顶会顶刊论文的候选人优先（RSS、ICRA、IROS、CoRL、RAL等）。
年薪：30-70K·13薪+ 岗位职责 1. 相机硬件的选型、调试和标定等相关工作； 2. 设计、开发和优化视觉算法和模型，以解决图像识别、目标检测、目标跟踪、图像分割等问题； 3. 开发和推进基于深度学习的单目深度拟合、双目立体匹配算法应用落地； 4. 调研和推进3D人体姿态估计算法、6D物体姿态估计算法的评估和应用； 5. 跟进基于深度学习的前沿视觉SLAM算法； 6. 负责视觉算法开发、调试、部署和落地。 任职要求 1. 熟悉相机sensor工作原理、ISP图像处理流程、相机基本参数及标定, 了解图像质量的主客观评估标准； 2. 熟悉主流的神经网络架构(ResNet、ViT等)， 目标检测算法(如YOLO、DETR等)， 语义分割算法(Mask2Former、SAM等)； 3. 熟悉至少一种常用的单目深度拟合算法(如DepthAnything等), 至少熟悉一种双目立体匹配算法(如LightStereo等)； 4. 了解主流的3D人体姿态估计算法(如PoseFormer等)或6D物体姿态估计算法(如FoundationPose等)的优先； 5. 了解主流的端到端视觉SLAM算法(如DROID-SLAM等)， 了解基于Gaussian Splatting的SLAM(如SplaTAM)的优先； 6. 熟练掌握pytorch等框架，熟悉常见的深度学习模型，并掌握相关的实现、训练、调优、部署等工作； 7. 熟悉C++/C和Python编程语言，具备良好的编程习惯和较好的工程化能力； 8. 具有计算机科学、电子工程或相关专业全日制本科及以上学历； 2年及以上工作经验。
年薪：40-70K·13薪+ 岗位职责： 1. 负责大语言模型及多模态大模型的预训练开发和调优工作 ；2. 负责基于大模型的机器人控制算法设计、训练、数据集处理、及真机部署测试； 3. 负责大模型训练效率提升，如：模型并行、flash attention、LoRA； 4. 负责跟进领域最新进展，预研和评估大模型在机器人领域的应用, 如RT系列等。 岗位要求： 1. 熟练掌握大语言模型及多模态大模型相关的网络结构及训练方式； 2. 熟练Pytorch/Tensorflow深度学习框架，掌握Python/C++至少一种编程语言； 3. 熟练掌握常见的分布式训练框架，以及大模型高效微调技术； 4. 熟练应用云端算力展开大规模数据处理及训练； 5. 精通常见模仿学习算法（如：ACT、DP等）及Model-Based RL 算法者优先； 6. 精通模型与机器人硬件接口布置者优先； 7. 曾在AI、CV、NLP顶会、顶刊(如：TIP、TRO、CVPR、ACL等)发表论文者优先。