理想汽车【理想+】智能体算法工程师-人形机器人-北京
任职要求
1. 教育背景：计算机、人工智能、机器人、自动化、控制、软件工程等相关专业，硕士及以上（2027 届，硕、博均可），具备扎实的机器学习/深度学习与软件工程基础。 2. 大模型与 Agent：熟悉 LLM/VLM 原理与应用，了解 LLM Agent、任务规划、function calling / tool-use、RAG、多智能体等技术，并有相关项目经验； 3. 编程能力：精通 Python，熟悉 C++，熟练使用 PyTorch；具备良好的系统设计与工程实现能力，代码质量高； 4. 机器人相关：熟悉机器人""感知—规…
工作职责
“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】 1. 具身智能体系统研发：负责人形机器人上层智能体（Embodied Agent）的算法设计与工程落地，构建""任务理解—任务规划—技能调度—执行反馈""的完整决策闭环； 2. 大模型驱动的任务规划：基于大语言/多模态大模型（LLM/VLM）实现自然语言指令理解与长时序任务拆解，将高层意图转化为可执行的技能序列； 3. 技能编排与调度：设计机器人技能库（操作 manipulation、移动 locomotion、人机交互等）的抽象、编排与调度机制，打通上层智能体与底层运动/操作控制的衔接； 4. Agent 核心能力构建：研发记忆、反思、工具调用（tool-use）、多智能体协作等机制，提升复杂开放环境下长程任务的鲁棒性与自主性； 5. 数据与评测闭环：参与真机/仿真数据采集与自动化评测体系建设，以 case 驱动持续迭代智能体策略； 6. 前沿技术工程化：跟踪 LLM Agent、VLA、具身智能前沿，推动前沿方法在真实本体上的高效落地与工程优化。 【技术课题】 面向复杂长程任务的具身多智能体协作
“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】 1. 具身智能体系统研发：负责人形机器人上层智能体（Embodied Agent）的算法设计与工程落地，构建""任务理解—任务规划—技能调度—执行反馈""的完整决策闭环； 2. 大模型驱动的任务规划：基于大语言/多模态大模型（LLM/VLM）实现自然语言指令理解与长时序任务拆解，将高层意图转化为可执行的技能序列； 3. 技能编排与调度：设计机器人技能库（操作 manipulation、移动 locomotion、人机交互等）的抽象、编排与调度机制，打通上层智能体与底层运动/操作控制的衔接； 4. Agent 核心能力构建：研发记忆、反思、工具调用（tool-use）、多智能体协作等机制，提升复杂开放环境下长程任务的鲁棒性与自主性； 5. 数据与评测闭环：参与真机/仿真数据采集与自动化评测体系建设，以 case 驱动持续迭代智能体策略； 6. 前沿技术工程化：跟踪 LLM Agent、VLA、具身智能前沿，推动前沿方法在真实本体上的高效落地与工程优化。 【技术课题】 面向复杂长程任务的具身多智能体协作
“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】 1. 多智能体协作规划：研究并设计多智能体协同机制，解决复杂场景下的任务分配、分布式决策、通信协商与群体博弈问题，推动多 Agent 系统在真实业务中的规模化落地； 2. 多模态智能体系统：探索多模态大模型与智能体技术的深度融合，构建具备跨模态感知、理解与推理能力的智能体系统，提升 Agent在复杂真实环境中的泛化能力； 3. 智能体规划与决策：负责任务分解、推理链路规划、工具调用与执行策略的研究与开发，优化 Agent 的长程规划与自适应能力； 4. 前沿技术探索与落地：跟踪 Agentic AI 领域最新进展，推动核心算法在实际业务场景中的创新应用。
在这里，智能体不只停留于文本对话，更具备全感官（听觉、视觉）的感知能力。我们的目标是构建能连接数字世界和物理世界、具备长程规划能力、并能实现自我闭环进化的下一代多模态智能体模型： 设计并实现面向 Agent 的大规模强化学习算法，重点解决Credit Assignment、Reward Desgin和Multi Agent RL等算法问题 设计面向复杂、长程任务Agent harness以及数据合成方法，在中训练、SFT和RL中验证Data Scaling Law，优化训练策略 研发具备自主记忆与自主技能发现能力的智能体模型，探索智能体在环境交互中自我更新、自我进化的新范式，打造可扩展的“终身学习”智能体优化方法。
“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】 作为操作系统团队的一员，将负责面向未来的软硬件协同的智能操作系统。 1. 探索软硬件协同技术的落地场景，利用先进的软硬件创新技术，定义软硬件协同技术方案； 2. 评估在典型的应用场景下的性能、体验和成本，将领先的软硬件协同技术应用于产品中，成就更好的产品优势。 【技术课题】 软硬件协同的智能系统技术研究