具身智能算法实习生（世界模型方向）

职位描述

模型研发：参与世界模型（World Models）的开发，优化系统在非结构化环境下的动态预测与隐空间（Latent Space）表征能力。

仿真与训练：利用仿真系统进行策略训练，并参与 Sim-to-Real 迁移技术的开发与调试。

数据管线：构建具身智能数据集，负责仿真合成数据、真实示教数据（Teleoperation）的清洗、标注与扩增。

算法复现：跟踪并复现具身智能领域前沿论文，持续优化模型在复杂抓取与长程规划任务中的泛化表现。

软硬件联调：协助将仿真中训练好的策略部署至实体机械臂，参与解决实际环境中的感知与执行偏差问题。

任职要求

教育背景：计算机、机器人、自动化等相关专业在读硕士或优秀本科生。

编程功底：掌握Python/C++，熟练掌握 PyTorch 或 JAX 深度学习框架；熟悉 Linux 开发环境及常用的版本控制工具。

仿真经验：具备仿真系统的实际使用经验（如 NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo 等），能够独立搭建实验场景并进行参数调优。

模型认知：了解具身智能领域主流具体模型（如Dreamer系列、VLA/RT 系列等）的核心原理。

算法基础：熟悉强化学习（RL）或生成式模型（Diffusion, VAE），对 Transformer 架构有基本理解。

工具使用：熟悉 ROS 2 通信协议，具备基本的硬件接口调用与调试能力。

综合素质：具备良好的论文阅读能力，动手能力强，能主动解决开发中的工程问题。

加分项：

有实体机械臂或灵巧手（如多指夹爪）的实际部署与手眼标定经验。

有在机器人相关竞赛（如 RoboMaster、电子设计竞赛）中获奖的经历。

在 NeurIPS、ICLR、CVPR、IROS、CoRL 等人工智能或机器人顶级会议上发表过论文。