荣耀物理世界模型算法工程师(机器人方向)
社招全职3年以上研发类地点:北京 | 上海 | 深圳状态:招聘
任职要求
1、硕士及以上学历,计算机/机器人/自动化相关专业; 2、3年以上世界模型构建项目经验,熟悉PyTorch/TensorFlow框架; 3、至少在以下一个领域有深入研究: • 强化学习(PPO/SAC等算法) • 视频生成(Diffusion/Transformer模型) • 物理仿真引擎(Isaac Sim/Uni…
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工作职责
1、负责机器人场景下的世界模型算法研发,构建能准确预测物理世界状态演变的AI系统; 2、开发基于强化学习的动态环境建模技术,实现机器人在复杂场景中的自主决策能力; 3、探索视频生成技术在环境模拟中的应用,构建高保真度的虚拟训练环境; 4、设计具身智能系统架构,实现AI模型与机器人本体的高效协同; 5、搭建工业级仿真测试平台,支持大规模并行化的模型训练与验证。
包括英文材料
学历+
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
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社招3年以上研发类
1、负责机器人场景下的世界模型算法研发,构建能准确预测物理世界状态演变的AI系统; 2、开发基于强化学习的动态环境建模技术,实现机器人在复杂场景中的自主决策能力; 3、探索视频生成技术在环境模拟中的应用,构建高保真度的虚拟训练环境; 4、设计具身智能系统架构,实现AI模型与机器人本体的高效协同; 5、搭建工业级仿真测试平台,支持大规模并行化的模型训练与验证。
更新于 2025-04-28北京|上海|深圳
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1. 开发通用型具身算法并应用于人形机器人场景任务,具备物体泛化、任务泛化、场景泛化能力; 2. 研究多模态具身大模型,具备视觉、触觉、语言感知和决策能力,控制机器人完成开放世界的物理交互;
更新于 2025-04-28深圳|上海
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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