【Plan A】助理研究员-具身智能算法方向-27届【转正实习】

岗位职责

部门介绍： 具身智能研究院致力于推动AI从数字迈向物理世界。聚焦具身大模型与软硬协同技术，攻关“大脑”认知与“小脑”控制的深度融合，打造能理解、会思考、可执行的通用智能机器人，赋能千行百业，引领下一代AI变革。

职位描述：

1. 前沿算法研发： 负责具身智能（Embodied AI）核心算法的研究与开发，包括视觉-语言-动作大模型（VLA）、世界模型、多模态交互等；
2. 控制与学习策略： 研究和探索强化学习（RL）、模仿学习（IL）及Sim2Real（虚实迁移）技术，提升机器人在非结构化物理环境中的泛化能力与决策水平；
3. 学术与专利产出： 紧跟具身智能领域的最新学术进展，在国际顶级会议/期刊上发表高水平学术论文，并申请核心技术专利，保持技术领先性。

注：该岗位要求先实习再转正获取正式offer。

任职要求

1. 教育背景： 计算机、机器人、人工智能、自动化、机械电子等相关专业硕士及以上学历；
2. 代码能力： 编程基础扎实，精通 Python / C++，熟练使用 PyTorch 等深度学习框架，熟悉 ROS / ROS2 等机器人操作系统；
3. 专业技能： 在强化学习（深度强化学习）、模仿学习、机器人运动学/动力学规划、多模态大模型或计算机视觉等至少一个领域有深入研究。

加分项：

1. 在 CoRL, ICRA, IROS, CVPR, NeurIPS, RSS 等顶级学术会议或期刊上发表过具身智能相关论文者优先；
2. 有真实机器人（如多自由度机械臂、灵巧手、人形机器人）软硬件协同开发及实际场景落地经验者优先。

特色标签

C/C++、CV、Embodied AI、Python、PyTorch、RL、Torch、仿真到现实迁移、具身人工智能、发表算法相关优秀论文、图像算法、多模态人机交互、多模态算法、大模型算法、强化学习、机器人操作系统、机器学习、深度学习、深度学习框架、深度强化学习、物理世界预测模型、环境建模、示教学习、算法工程化经验、自然语言处理算法、虚实迁移、行为克隆、规控算法、视觉-语言-动作大模型、视觉感知、视觉语言动作联合模型、跨模态协同感知与响应