商汤机器学习算法工程师（具身智能方向）

该岗位分3个方向，请同学们仔细阅读岗位JD，选择适合自己的方向进行投递。 【机器人算法工程师】（规划&控制方向） 职位描述： 1、负责机器人运动学、动力学建模，并实现机器人运动或者路径规划，运动控制等算法； 2、有机器人导航， 机械手臂抓取， 液压控制等相关机器人项目经验； 3、对接硬件、产品等职能同事，实现机器人整体功能的实现和调试； 4、负责算法的优化、移植和产品化。 【机器人算法工程师】（感知&建模方向） 职位描述： 1、负责工程机械智能化场景中基于深度学习激光雷达点云的3D目标检测、分割、跟踪等算法的研发及迭代优化； 2、参与工程机械智能化项目中的感知研发，开发并优化适用于复杂工况（如施工场景、恶劣天气条件）的点云处理和感知算法。 3、推动感知算法在工程机械智能化产品中的落地与优化提升，确保算法的高效运行和实时性； 4、结合工程机械的实际需求，对激光雷达点云数据进行预处理、特征提取和分析，为后续的感知任务提供高质量的数据支持； 5、参与多传感器融合算法的研发，探索激光雷达与其他传感器（如摄像头、IMU等）的协同工作模式，提高工程机械的环境感知能力； 6、跟踪和研究点云感知领域的最新技术动态，将其应用到实际项目中，保持公司技术的领先性。 【机器人算法工程师】（具身智能方向） 职位描述： 1、深入研究机器人多模态大模型（VLA模型）的理论及应用，包括预训练、微调策略、以及效果优化； 2、负责基于大模型的决策控制算法设计，探索前沿模仿学习（如 ACT、DP）及 Model-Based RL 算法在机器人上的研究与创新； 3、基于大模型开发创新算法框架，探索具身智能机器人实际场景中的应用方向，如 RT 系列等； 4、负责最新文献调研，跟踪多模态模型与机器人领域结合的技术前沿，提出具有创新性的研究思路； 5、参与并主导自定义数据集构建、特定任务的模型训练与评估； 6、推动具身智能系统算法在复杂场景下的理论研究，探索工程机械场景智能化解决方案。

1. 路径规划 ‒ 开发适用于多种场景（如机器人导航、自动驾驶、无人机等）的路径规划算法； ‒ 实现经典和前沿的全局及局部路径规划方法（如 A*、Dijkstra、RRT、DWA 等），优化路径规划的效率和鲁棒性； ‒ 处理动态环境中的路径生成和调整，解决复杂场景下的避障问题。 2. 行动决策 ‒ 研究并实现具身智能体的行动决策算法，设计任务分解和行为选择的逻辑； ‒ 基于行为树（Behavior Tree）、有限状态机（FSM）等方法，构建模块化的决策框架； ‒ 开发多智能体协作与竞争的行动决策模型，支持复杂交互任务的执行。 3. 强化学习（Reinforcement Learning，RL） ‒ 针对具身智能场景（如机械臂控制、机器人动态避障、导航等），设计强化学习的 reward 函数和训练策略； ‒ 实现主流深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO、SAC 等），解决高维连续控制与探索问题； ‒ 优化强化学习模型的收敛速度和鲁棒性，提升算法在实际场景中的表现。 4. 模仿学习（Imitation Learning，IL） ‒ 通过专家示范数据（如轨迹、动作序列）训练智能体，实现模仿人类/智能体行为； ‒ 应用行为克隆（Behavior Cloning, BC）、逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）等技术解决稀疏奖励问题； ‒ 结合模仿学习与强化学习，提升智能体在复杂任务中的学习和泛化能力。 5. 算法优化与工程实现 ‒ 优化算法的计算效率和资源占用，适配实时性要求 ；‒ 在仿真环境（如 Gazebo、PyBullet、Mujoco 等）和真实设备中验证算法性能； ‒ 配合嵌入式团队完成算法在终端设备上的部署与优化。 6. 技术研究与创新 ‒ 跟踪具身智能领域的前沿算法进展，探索新技术的实际应用； ‒ 研究多模态感知与决策（如视觉、语音、触觉）的融合方法，提升智能体的环境理解与行动能力； ‒ 参与长期自主学习、在线学习和自适应学习系统的设计与开发。

1. 遥操作系统开发： ‒ 设计并实现机器人遥操作系统的核心功能，包括实时控制、低延迟通信和人机交互模块； ‒ 开发和优化远程控制算法，确保系统的响应速度和精确性。 2. 通讯与数据传输： ‒ 实现高效的远程通信协议（如TCP/IP、UDP、WebRTC），优化数据传输的低延迟和高可靠性； ‒ 处理远程视频流传输、传感器数据融合以及控制信号反馈。 3. 系统集成： ‒ 集成机器人硬件（如机械臂、移动平台、无人机）与遥操作软件模块； ‒ 实现机器人与远程操作终端之间的无缝交互。 4. 人机交互开发： ‒ 开发直观的遥操作界面（GUI）或VR/AR交互系统，提升用户的操作体验； ‒ 设计力反馈、触觉反馈等增强操控感知的功能。 5. 仿真与测试： ‒ 基于仿真工具（如Gazebo、V-REP、Unity）设计并测试遥操作系统； ‒ 在实际场景中测试系统性能，确保其稳定性和可靠性。 6. 系统优化与迭代： ‒ 分析遥操作过程中出现的问题，优化系统性能； ‒ 实现智能化辅助功能（如路径规划、碰撞检测、自动校准等）。 7. 技术文档撰写： ‒ 编写清晰的技术文档，包括设计方案、开发流程和操作手册； ‒ 为团队成员提供技术支持与培训。

1. 负责高自由度灵巧手操作算法研发，围绕多指灵巧手抓取、手内操作、柔性物体操作、工具使用等灵巧操作任务； 2. 负责设计并实现基于强化学习（RL）/模仿学习（IL）的操作策略训练框架，推动从单任务策略到多任务统一模型的演进； 3. 负责搭建和优化数据闭环，包括真机数据优化、仿真数据优化、训练集构建与评测体系设计； 4. 负责推动Sim2Real迁移，解决模型在真实机器人系统中的鲁棒性、实时性、泛化性与部署问题； 5. 跟进灵巧操作前沿算法，提升长时序、多阶段操作任务的规划与执行能力，并探索前沿算法在公司产品中的落地。