蚂蚁金服蚂蚁集团-灵巧操作算法工程师-具身智能方向
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人、人工智能、电子工程、数学等相关专业； 2. 具备灵巧操作任务算法开发经验，任务包括抓取、手内操作、柔性物体操作、工具使用等； 3. 熟悉以下一个或多个方向，并有实际项目经验： 1）强化学习：SAC/PPO/DQN，具备真实机器人 RL 经验者优先； 2）模仿学习：BC/ACT/Diffusion Policy/VLA等方法…
工作职责
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。
1.探索前沿系统架构，推动灵巧手在手内操作及通用、功能型操作的发展（包括不同刚柔物体在手内与环境的交互）； 2.开发适用于机器人灵巧操作的机器学习模型与端到端应用； 3.创新机器人感知与智能方法，利用多模态感知（如图像、视频、音频、触觉等）赋能灵巧操作与控制算法； 4.开发高效可部署的机器人模型，并推动研究成果集成到完整系统级机器人原型中。
安克实习生项目是面向正式校招岗位的人才培养与选拔通道。实习期间将按照校招标准进行系统的培养与综合评估，表现优秀者可直接获得校招转正机会，提前锁定正式校招席位。我们以严肃、长期的视角对待每一位实习生，也期待与你共同成长。 【你将参与】 1.参与具身操作模型（VA/VLA/WAM）的监督微调（SFT）和强化学习（RL），包括数据格式设计、训练配置、效果评估与 benchmark 分析 2.负责在真实机器人平台上设计并实施 RL 训练方案，通过真机数据迭代提升具身操作模型在复杂、非结构化环境下的泛化能力与鲁棒性 3.参与设计与训练通用奖励模型，通过奖励模型引导，实现长程任务（Long-horizon tasks）下的高效真机强化学习 4.跟踪前沿具身智能方向论文，探索基础模型与 RL 结合的最新技术，推动其在真机任务中的表现超越传统模仿学习方法
1、项目计划与预算：制定项目规划、里程碑和预算、资源，推动项目立项启动； 2、项目组织与推动：组织项目团队，运用多种策略协调资源和进度，有效解决阻塞项和冲突，保障按时按质按量交付； 3、高效对齐与协同：作为项目信息中枢，确保跨部门信息对齐； 4、风险管控与应急：鉴别风险并制定预案，持续降低风险发生概率和影响，及时应对交付等重大项目问题； 5、定期复盘与归档：维护周报和其他项目文档，对时效性、完整性与准确性等负责。