算法工程师-具身智能数据应用

AI 摘要智能生成

前沿技术跟踪与创新 跟踪具身智能

职位描述

1.世界模型研发 研究面向机器人操作场景的生成式世界模型，探索用生成模型辅助或替代真实环境进行数据生成的技术路径，提升机器人数据获取的效率与灵活性。 2.数据编辑增广 设计高效的数据处理方法，对现有的人类视频和真机数据进行编辑、转换与增广，将有限的原始数据转化为大规模、多场景的机器人训练数据。 3.策略训练与效果验证 将生成/增广后的数据接入下游机器人策略的训练流程，评估其对策略性能和泛化能力的实际提升效果，并据此持续优化数据生成方案。 4.前沿技术跟踪与创新 跟踪具身智能、生成式模型、机器人等领域的前沿进展，结合实际业务场景进行技术创新与落地探索。

任职要求

• 计算机视觉、机器人学、深度学习相关方向硕士及以上学历，有具身智能/世界模型/视频生成/VLA/Sim2Real 相关研究或工程经验优先；
• 熟悉视频扩散/生成模型、模型蒸馏等技术原理与工程实现；
• 熟悉 real-to-sim-to-real 流程，包括物体位姿追踪、仿真环境搭建、强化学习奖励设计者优先；
• 具备大规模分布式训练（多卡/多机 GPU 集群）经验，能独立完成从数据处理到模型训练部署的全流程；
• 熟悉机器人逆运动学（IK）、动作重定向（re-targeting）、遥操作系统者优先；
• 有顶会论文发表（CVPR/ICCV/ECCV/RSS/CoRL 等）或核心项目落地经验者优先；
• 具备较强的工程实现能力与快速实验迭代能力，能在真机平台上完成算法验证。
• 加分项
• 熟悉相关基础模型如 Genie、Cosmos、Wan、V-JEPA 2；
• 有 pi
• pi
• Diffusion Policy 等 VLA/操作策略训练与部署经验；
• 熟悉人到机器人视频迁移/编辑类工作，如 Phantom、Masquerade、H2R、EgoEngine；
• 熟悉 real-to-sim-to-real 数据合成路线，如 Human2Sim2Robot。