logo of bytedance

字节跳动具身智能3D仿真专家-Seed

社招全职A217965地点:北京状态:招聘

任职要求


1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业,获得博士学位优先,硕士需具备丰富的相关研究经验;
2、熟悉计算机视觉、图形图像、多视角几何等基础知识,熟悉生成式AI在2D、视频、3D/4D领域的前沿技术,包括…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录

工作职责


1、探索结合各类空间智能相关技术,对真实和虚拟世界快速建模,尤其在可交互复杂场景的构建方向,推动Real2Sim2Real领域内的关键技术研究;
2、探索结合传统仿真和生成式仿真的数据合成方案,构建全新的机器人场景下的数据范式,推动合成数据价值探索与应用落地;
3、探索端到端世界模拟器的能力探索,推动生成式AI与物理仿真引擎的深度结合,尤其在物理约束模拟等方向的关键技术研究。
包括英文材料
学历+
OpenCV+
还有更多 •••
相关职位

logo of antgroup
社招5年以上技术-开发

1.负责具身智能AI感知算力硬件子系统的方案设计和可行性验证, 2.负责具身智能感知传感器选型和可行性验证, 3.负责系统硬件需求拆解,输出硬件设计详细需求和详细设计方案并组织评审 4.负责芯片、模组以及电子元器件选型,评估供应商芯片供应、市场应用、量产时间、成本、交期和demo性能测试验证 5.负责高速数字电路和模拟电路原理图和PCB布局布线设计和评审,具备信号完整性和电源完整性理论和仿真能力,保证硬件性能满足产品要求 6.负责pcba的工厂生产对接,单板硬件bringup调试,信号测量和功能性能调试,信号物理层一致性测试和SI/PI测试 7.负责单板和整机环境温度、EMC辐射传导、震动冲击、盐雾、ip防护、寿命耐久、压力测试等测试要求编写和测试计划规划,解决测试中遇到的硬件和包括软件、结构、热等系统性问题 8.协同造型、软件,算法,结构,热,系统等同事完善硬件设计和组织评审,完成单板和系统在DV/PV测试中问题解决,确保高质量交付 9.负责产线试产量产测试工作,规划产线测试流程和测试要求,如ICT/FCT/ATS/老化等技术规范,配合产线落实测试量产爬坡,解决产线测试不良和量产售后不良问题分析

更新于 2025-12-16上海
logo of amap
社招3年以上技术类-开发

1、主导机器人产品的整体结构方案设计,进行多方案对比与决策; 2、负责系统级的堆叠(Stack-Up)评估,确保电机、传感器、电池、PCB等所有内部模块在空间、布线和散热上的合理性与最优化; 3、负责产品交互体验设计的落地,承接产品外观设计方案和人机交互需求,并转化为可量产的产品结构; 4、主导设计面向制造和装配的设计(DFM/A)评审,与制造团队和供应商紧密合作,优化设计以实现高效、低成本的大规模生产; 5、拥有较丰富的量产经验,能够解决产品在试产(EVT/DVT/PVT)和量产阶段出现的各种结构相关问题,并提供有效的解决方案。

更新于 2025-11-13北京
logo of amap
社招3年以上技术类-算法

我们是谁? 具身智能AI算法团队,致力于打造自主研发的机器人产品。我们正组建一支以AI技术为基石、汇聚多领域顶尖人才的全栈自研算法团队,目标是构建能够与物理世界交互、具备自主理解决策、自主行动的智能机器人 1、主导或深度参与VLA/LBM模型的架构设计、训练策略优化与多模态对齐机制研究,提升智能体在开放环境中的泛化与推理能力; 2、构建面向具身智能的空间计算系统,包括但不限于:3D场景理解、动态环境建模、跨模态空间表征学习、物理交互预测等; 3、探索基础感知技术(如多传感器融合、SLAM、NeRF、3D生成等)与大模型的深度融合,实现端到端的具身智能决策; 4、与机器人平台、仿真系统、产品团队紧密协作,推动算法在真实硬件或虚拟环境中的部署与验证; 5、跟踪并引领国际前沿进展,在顶级会议(如 NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR, RSS, CoRL 等)发表高水平成果,构建技术壁垒。

更新于 2026-02-02北京
logo of tongyi
社招8年以上技术类-开发

1.技术与系统架构:负责具身智能与机器人系统的整体架构设计,并主导机器人平台化(硬件模块、控制栈、感知栈)与大模型平台化(数据、训练、推理)的统一设计。 2.具身智能大模型工程:建设数据体系,协同科研模型算法团队推进具身大模型训练,协同、调用云平台搭建面向具身场景的大规模训练与分布式基础设施。 3.端侧模型推理部署:负责将具身智能模型在机器人端侧部署,并结合机器人计算资源进行软硬件协同优化。 4.机器人系统落地与工程交付:主导机器人在各类场景的落地与项目交付;负责从需求拆解、系统集成、工程实现、测试验证到交付运营的全流程工程管理;协调与供应链、ODM/OEM、硬件厂商的技术对接,以及机器人产业上下游的合作。 5.团队管理与跨部门协作:管理多学科工程团队,建立工程和研发流程(CI/CD、QA、仿真体系、回归测试、可靠性验证),并与产品、科研、算法、行业解决方案和 BD 团队紧密协作推进关键项目落地。

更新于 2026-02-11北京|杭州