


- 全勤獎(jiǎng)
- 節(jié)日福利
- 不加班
- 周末雙休
1. 負(fù)責(zé)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃模塊的開(kāi)發(fā)與調(diào)試,實(shí)現(xiàn)包括人類(lèi)指令理解、任務(wù)分解與規(guī)劃等功能。
2. 負(fù)責(zé)跟蹤行業(yè)前沿研究,復(fù)現(xiàn)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃相關(guān)論文算法。
工作內(nèi)容:
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)/人工智能/機(jī)器人學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè),碩士及以上學(xué)歷。
2. 熟練使用LLM(如DeepSeek、LLaMA)進(jìn)行指令理解、意圖識(shí)別和任務(wù)邏輯生成,掌握prompt工程、微調(diào)(LoRA/P-Tuning)及知識(shí)蒸餾技術(shù)。
3. 掌握VLM(如Flamingo、BLIP-2、OpenFlamingo)的多模態(tài)對(duì)齊能力,實(shí)現(xiàn)視覺(jué)場(chǎng)景解析(物體檢測(cè)、空間關(guān)系推理)與語(yǔ)言指令的聯(lián)合規(guī)劃。
4. 熟悉Vila、VoxPoser、ReKep等任務(wù)規(guī)劃框架,將語(yǔ)言/視覺(jué)輸入轉(zhuǎn)化為機(jī)器人可執(zhí)行的代碼或動(dòng)作鏈。
5. 熟練使用Python和C ,熟悉PyTorch、Hugging Face Transformers等常用工具。
6. 熟悉多模態(tài)數(shù)據(jù)融合:文本-視覺(jué)-傳感器(LiDAR/深度相機(jī))的聯(lián)合表征學(xué)習(xí)(如CLIP風(fēng)格預(yù)訓(xùn)練)。
7. 具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神,工作認(rèn)真負(fù)責(zé),具有較強(qiáng)的自學(xué)能力。



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