灵波科技-具身智能灵巧操作算法实习生

岗位职责

1. 负责高自由度灵巧手操作算法研发，围绕多指灵巧手抓取、手内操作、柔性物体操作、工具使用等灵巧操作任务；
2. 负责设计并实现基于强化学习（RL）/模仿学习（IL）的操作策略训练框架，推动从单任务策略到多任务统一模型的演进；
3. 负责搭建和优化数据闭环，包括真机数据优化、仿真数据优化、训练集构建与评测体系设计；
4. 负责推动Sim2Real迁移，解决模型在真实机器人系统中的鲁棒性、实时性、泛化性与部署问题；
5. 跟进灵巧操作前沿算法，提升长时序、多阶段操作任务的规划与执行能力，并探索前沿算法在公司产品中的落地。

任职要求

1. 硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人、人工智能、电子工程、数学等相关专业。
2. 具备灵巧操作任务算法开发经验，任务包括抓取、手内操作、柔性物体操作、工具使用等；
3. 熟悉以下一个或多个方向，并有实际项目经验： 1）强化学习：SAC/PPO/DQN，具备真实机器人 RL 经验者优先； 2）模仿学习：BC/ACT/Diffusion Policy/VLA等方法的实现与调优经验； 3）多模态感知：视觉+触觉多模态融合，有视觉编码器使用经验。
4. 具备扎实的 C++和Python编程功底，熟悉Linux开发环境，熟练使用PyTorch等深度学习框架。
5. 熟悉常见的机器人仿真工具，如 IsaacGym/IsaacSim/Mujoco等。
6. 具备较强的算法实现与工程能力，能够和团队合作完成模型设计、训练、调参、评测和部署。 加分项：
7. 有触觉传感器（GelSight/DIGIT/BioTac等）实际使用经验。
8. 有ShadowHand/InspireHand/LEAPHand/XHand等灵巧手硬件调试经验。

特色标签

C/C++、IL算法、Python、RL算法、五指机械臂、仿真到现实迁移、具身智能、分布式训练、可变形物体操作、图像算法、基于示范的学习、基于策略的学习、多传感器感知、多关节手、多指机械手、多模态算法、夹爪抓取、工具操控、并行计算、强化学习、手内姿态调整、手内操控、手内重定位、持续数据迭代、数字孪生部署、数据循环优化、末端执行工具、机器人、机器人工具应用、柔软物体操控、模型加速/性能优化、模型自迭代训练、深度学习、深度强化学习、物体抓取、示教学习、稳定抓取、算法工程化经验、虚拟到实体转移、视觉触觉融合、跨模态感知、软体操纵