vivo机器人运控技术规划工程师-实习
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、电子工程、机器人等相关专业；
2、扎实的机器人学基础（如运动学、动力学等），了解主流的算法和技术，…工作职责
1、调研机器人运动控制、具身智能等领域的前沿技术动态，整理并分析相关研究论文、技术报告及行业应用案例； 2、协助团队进行相关技术分析，包括但不限于机器人控制与规划中的机器学习方法，多模态大模型在机器人任务中的应用； 3、跟踪机器人在服务、消费等场景下的运动控制需求和能力，包括灵巧操作与抓取技术，全身运动与平衡控制，人机交互与任务规划等； 4、通过基础资料收集整理，支持前沿科技产品相关趋势和人群场景洞察；协助进行相关用户研究前期准备、研究执行、及相关材料撰写工作。
1、参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化； 2、设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能； 3、与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施； 4、紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累。
1. 本岗位侧重具身智能方向上的软包覆设计。旨在培养机器人整机软包覆系统化问题的解决能力，支持从概念构建到实际落地的完整设计流程； 2. 本岗位聚焦人形机器人领域的软制品/服装设计，专注于未来人形机器人软包覆造型系统及相应视觉语言的全链路设计构建与表达； 3. 欢迎对未来主义、设计、人机关系怀有探索热忱，具备跨领域实验精神的复合型创意人才加入，共同探寻面向未来的人形机器人软包覆设计。 What You Will Do 1. 参与机器人整机软包覆、软制品、服装及相关创意探索，针对未来人形机器人软包覆在造型、交互、创意、视觉语言等维度的美学、功能、体验趋势开展前瞻性研究，并输出创意提案。 2. 参与机器人整机软包覆软制品及服装的设计、研发、打样、试验数据采集与测试，协助支持构建原型开发、功能验证等演示； 3. 与结构工程、动力、运控、人机交互、产品规划与研发等部门共同制定设计方案，推进设计与工程之间的平衡及美学体验，实现人文艺术与科技的高度结合； 【你将获得】What You willl Gain 1. 深入机器人、人工智能领域的机器人产品设计实习机会； 2. 与robotics专家们、结构工程师们合作，思维产生激烈碰撞的创新环境； 3. 有机会参与令人激动的下一代人形机器人的本体设计和开发工作，获得相关经历； 【我们是谁】About Us 1. 国内最早专注于人形机器人研发的团队之一，持续深耕于产品系统设计与体验创新领域； 2. 拥有中美双团队架构，硅谷与国内核心团队并行协作，形成技术与设计并重的创新氛围； 3. 一个追求极致效率、勇于打破边界、致力于以设计驱动体系革新的团队 【我们的优势】Our Advantages 1. 依托小鹏的技术与产业资源优势； 2. 直接参与新一代人形机器人造型与交互研发； 3. 快速验证创意到可制造产品的完整链路； 4. 团队文化开放、务实、专注于结果与成长
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性