商汤动捕算法工程师动捕算法工程师
任职要求
1.学历与专业基础： 本科及以上学历，计算机科学与技术、电子工程、自动化、应用数学、图形学等相关专业，具备扎实的理工科理论基础，能深度理解多相机 3D 动捕技术的核心原理与工程落地逻辑。 2.C++ 开发核心能力： 拥有扎实的 C++ 编程功底，熟练掌握 C++11 及以上标准，具备优秀的面向对象设计思维与代码规范意识，能独立完成复杂算法模块的 C++ 工程实现，满足国家重大项目对代码稳定性、效率的严苛要求。 3.视觉算法专业认知： 精通常用图像处理与计算机视觉算法，深入理解多视几何、三维重建、人体姿态估计等核心技术，能结合项目需求完成算法逻辑优化，为项目高精度动捕需求提供专业技术支撑。 4.工具与库应用能力： 熟练运用 OpenCV、Eigen、C…
工作职责
一、岗位定位 作为支撑国家重大战略项目（涵盖数字文化遗产活化、体育竞技科学训练、医疗康复精准评估、智能制造人机协同等领域）的核心技术角色，本岗位聚焦多相机 3D 动捕技术的算法工程化转化，以高效 C++ 开发为核心手段，牵头完成 “需求分析 - 方案设计 - 算法评估 - 落地优化” 全流程工作，构建满足国家项目高要求的稳定、高精度、实时性动捕 SDK，为3D 动捕技术自主可控与行业领先提供关键技术支撑。 二、核心岗位职责 围绕国家重大项目的技术需求与落地目标，以 “方案先行、评估护航” 为原则，承担以下核心工作： 1.动捕 SDK 全周期方案管控与开发： 针对国家项目（如文旅数字展演、体育训练监测）的场景特性与技术指标，牵头开展前期需求拆解与方案设计，明确多相机、多人 3D 关键点动捕 SDK 的技术架构、功能模块划分及接口规范；通过多轮方案可行性评估（含技术风险、落地成本、适配性），确定最优实施路径后，推进 SDK 核心开发与长期维护，确保最终产品能精准匹配项目多样化需求，保障动捕数据精度与系统稳定性，为上层应用提供高可靠技术接口。 2.核心算法评估选型与工程转化： 紧扣国家项目对实时性、准确性的严苛要求，前期开展三维重建、姿态估计、时空同步、数据融合等核心算法的调研与对比评估，重点分析不同算法在项目场景中的适配度、性能瓶颈及优化潜力；基于评估结论制定算法工程化方案，完成高性能算法模块的 C++ 实现，解决多相机协同偏差、复杂场景动捕精度不足等关键问题，确保算法性能完全满足项目核心指标。 3.SDK 性能优化方案设计与验证： 结合国家重大项目中大规模数据处理、多设备协同作业的需求特点，前期通过性能测试与瓶颈分析，制定针对性优化方案（涵盖计算效率提升、内存占用压缩、稳定性增强等维度）；按方案推进优化实施，并通过项目场景实测验证优化效果，确保 SDK 在高并发、高数据量场景下仍能保持实时动捕能力，提升项目整体运行效率，保障项目技术指标 100% 达标。 4.底层功能方案评估与开发支撑： 针对国家项目现场多相机设备协同的复杂需求，前期参与相机标定、同步机制、网络通信等底层功能的技术方案评估，重点验证方案在设备兼容性、数据传输效率、标定精度等方面的适配性；基于评估结果参与底层功能开发，确保多相机设备在项目现场实现精准协同与高效数据传输，为动捕系统稳定运行筑牢底层技术基础，降低项目落地风险。 5.跨团队协同推进技术落地： 与算法研究、前端展示、应用集成等团队深度协作，精准理解国家重大项目的业务场景与技术需求，推动动捕算法从理论原型向工程产品的快速转化，确保 SDK 能无缝适配项目中的数字孪生、虚拟交互等上层应用场景。 6.技术文档与质量管控： 编写规范的技术方案文档、单元测试报告及接口说明文档，建立覆盖 “方案 - 开发 - 测试” 全流程的代码质量管控机制，保障 SDK 的可维护性与可扩展性，为国家项目的长期迭代与技术升级提供有力支撑。
负责解决3D数字人相关的动作生成，运动控制，运动模拟仿真，视频动捕，运动交互等一些列问题。
(负责以下1-2项工作)： 1、设计VLA模型架构，利用具身数据和VLM预训练/后训练，实现数据/模型的迭代和训练策略优化； 2、构建高质量互联网多模态数据及模型训练，提升VLM对物理世界的理解和具身推理能力； 3、负责遥操/动捕的真机数据构建和增强，综合利用具身数据金字塔(真机/合成/互联网数据)，在机器人具身模型算法(模仿学习/强化学习)上验证有效性； 4、基于Isaac sim/MuJoCo等仿真平台构建Real2Sim2Real数据合成管线； 5、力/触觉和灵巧手数据采集和生成，并在灵巧手操作模型中验证闭环； 6、动作捕捉和重定向：人形动作捕捉，机器人重定向定向，动作模仿。
视觉大模型方向： 1、 协调上层应用需求到机器视觉算法的整体架构; 2、 实现机器人基于3D视觉的双臂抓取方案，落地在照片、水杯等常规物体的视觉抓取任务中: 3、带领算法团队进行传统机器人视觉到端到端视觉大模型的技术演进，并落地在双臂协同抓取任务; 导航定位方向: 1、 负责机器人基于LIDAR的导航与定位算法研究与实现，并支持机器人业务中导航的需求; 2、负责单线和多线LIDAR的开发，SLAM 算法、多传感器融合算法、3D点云、3D场景重建等 3、负责无地图导航算法研究、自主实时建图方案研究; 4、实现高精度的地图更新; 机器人操作系统方向: 1、从事移动机器人系统的设计和研发，不限于底盘、四足、双足等形态;设计机械结构，硬件结构、并具备-定嵌入式开发经验: 2、具备机器人硬件开发经验，实现对关节电机的控制、实现与相机和雷达的通信: 3、熟悉运动控制算法，利用动捕收集步态数据，并通过强化学习和模仿学习实现机器人运动控制: 双臂方向 1、复现开源的双臂机器人扩散大模型RDT,并完成数据采集、模型训练、优化等功能: 2、设计触觉反馈传感器，并用于灵巧手，实习灵巧手的触党反馈: 3参与机器人架构设计、零部件选型、算法方案设计: 运动控制方向: 1.设计、 开发、实现和优化智能机械管的控制算法， 提高机械臂的智能性和学习能力。 2、研究机器人的智能控制模型，理解机器人的知、推理、学习和行为规划等机制。 3、在等机器人软件平台上开发机器人的控制和规划程序，并在Linux系统下进行软件开发和调试。 4、与其他团队成员合作，集成机器人和其他智能设备的功能，实现智能化的生产流程。
算法工程师（视觉大模型）: 1、 协调上层应用需求到机器视觉算法的整体架构； 2、 实现机器人基于3D视觉的双臂抓取方案，落地在照片、水杯等常规物体的视觉抓取任务中； 3、带领算法团队进行传统机器人视觉到端到端视觉大模型的技术演进，并落地在双臂协同抓取任务 算法工程师（导航定位）: 1、 负责机器人基于LIDAR的导航与定位算法研究与实现，并支持机器人业务中导航的需求； 2、负责单线和多线LIDAR的开发，SLAM 算法、多传感器融合算法、3D点云、3D场景重建等； 3、负责无地图导航算法研究、自主实时建图方案研究； 4、实现高精度的地图更新 算法工程师（机器人操作系统）: 1、从事移动机器人系统的设计和研发，不限于底盘、四足、双足等形态;设计机械结构，硬件结构、并具备-定嵌入式开发经验； 2、具备机器人硬件开发经验，实现对关节电机的控制、实现与相机和雷达的通信； 3、熟悉运动控制算法，利用动捕收集步态数据，并通过强化学习和模仿学习实现机器人运动控制 算法工程师（双臂）: 1、复现开源的双臂机器人扩散大模型RDT,并完成数据采集、模型训练、优化等功能； 2、设计触觉反馈传感器，并用于灵巧手，实习灵巧手的触党反馈:3参与机器人架构设计、零部件选型、算法方案设计 算法工程师（运动控制）: 1.设计、 开发、实现和优化智能机械管的控制算法， 提高机械臂的智能性和学习能力； 2、研究机器人的智能控制模型，理解机器人的知、推理、学习和行为规划等机制； 3、在等机器人软件平台上开发机器人的控制和规划程序，并在Linux系统下进行软件开发和调试； 4、与其他团队成员合作，集成机器人和其他智能设备的功能，实现智能化的生产流程