美团【北斗】无人机机器人算法工程师
任职要求
1.计算机、人工智能、机电自动化、机器人等相关专业； 2..具备扎实的编程功底，有C/C++/Matlab/Python其中之一的项目经验； 3.以下符合一种或多种： a.熟悉机器人运动学、动力学，熟悉强化学习相关方法，掌握一种或多种运动控制算法并完成sim2real实践，熟练使用mujoco、isaac gym/sim、gazebo等一种或多种仿真软件 b.熟悉VLA/VLN/VLM/MLLM模型的训练流程，掌握预处理/预训练/模型调优与部署验证方法，熟悉相应的深度学习框架 c.掌握多模态数据处理方法，具备机器人使用经验，能够对主流具身模型训练进行分析并改进，掌握相关领域的评测方法 4.有以下经历者优先： a.有实际硬件部署经验，对硬件特性熟悉 b.有异构加速计算相关经验, 例如 NPU、GPU、DSP c.有顶会、顶刊或知名竞赛获奖成绩，有原创性工作成果 岗位亮点： 团队有丰富的算法/软硬件集成经验，丰富的训练资源和落地场景，无惧挑战，从0到1打造了全球领先的低空物流配送系统。加入后进一步与经验丰富的算法团队共同探索在城市场景中落地人工智能与机器人技术，让科技服务千家万户！
工作职责
在机器人Locomotion、Manipulation方向开展前沿技术研究与落地应用； 推动学习类算法（如深度学习、强化学习、模仿学习、扩散模型等）、多模态/VLA/VLN算法在智能机器人上的应用和拓展，建设下一代智能机器人系统的技术。
研究方向1 多无人机/多智能体规调度算法，包括机器学习, 运筹优化和轨迹规划等子方向，在交通管理和物流调度等系统中有应用探索 研究方向2 无人机/机器人/自动驾驶自主决策规划算法，包括数据驱动决策和运动规划等子方向，在复杂动态物理环境中有应用探索
基于数据驱动模型端到端一体化的长期需求，我们寻找有极强的技术信仰与热情，富有好奇心和驱动力的候选人。参与探索自动驾驶面向未来的算法设计和工程优化的综合性问题。 1.探究自动驾驶领域分布式训练的效率极限，通过底层硬件和分布式集群/存储优化，结合深度学习框架特性和极致算子性能优化，达到MFU上限。 2.基于VLM、LLM等大模型技术和无人配送的业务特点，探索自动驾驶新一代的模型结构范式，推动自动驾驶技术的进一步发展。
1.定义并开发机器人关键技术，如关节设计、灵巧机械手、电驱动和传动系统、控制系统、机器视觉、边缘计算等； 2.能够结合生产式人工智能技术探索可商业化的机器人系统并能够开发原理样机验证可行性； 3.负责研发、选择机器人系统 如SCARA、Articulated Roboic Arm、RGV、AMR,、Delta 等； 4.熟悉ROS Moveit, Gazebo、Fanuc RoboGuide等开源和商业化创建模拟和离线编程工具及机器人开发环境； 5.营造我们团队成员的自驱成长思维，推动具有责任感和极端主人翁精神的高绩效团队文化； 6.直接参与概念、设计、架构和研发路线的制定和审查。
1. 参与无人机及相关硬件产品线的设备端软件架构设计，开发设计平台架构软件； 2. 参与设计实现高效可靠的基础架构软件，例如但不限于，IPC, metrics pipeline, diagnostics, hardware abstraction layer等等； 3. 在工程实践中，严格遵循系统化工程代码规范及质量、设计方法及质量、测试设计及质量等方面，并对跨团队输出技术影响力； 4. 时刻关注技术细节，并有敏锐的洞察力和高质量的技术判断力，识别软件架构及整体软件栈中的短板，并通过审慎的权衡定义工程需求，做出工程计划及优先级的定义； 5. 与跨职能团队有效沟通，通过清晰、易扩展、稳定、高性能的架构赋能所有在设备端层面进行软件开发的跨职能团队。