小米机器人具身数据算法实习生
任职要求
1. 硕士及以上学历，机器人、自动控制、人工智能、计算机等相关专业； 2. 熟练掌握三维重建基础知识； 3. 熟悉主流vlm,vla算法框架，有多模态大模型的研发经验 4. 熟练掌握C/C++、Python等常用开发语言； 5. 熟练掌握R…
工作职责
1. 负责研发基于机器人作业场景的重建/生成/编辑等功能 Modeling the 3D Physical World for Embodied AI. 2. 负责机器人仿真器环境部署、算法训练开发，算法真机部署，实现仿真算法Sim2Real的zero-short迁移。 3. 负责vlm,vla机器人基座大模型数据生产，模型训练，验证等。
1、参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化； 2、设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能； 3、与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施； 4、紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与构建机器人仿真数据生成链路及仿真环境，支持机器人大模型研发； 2、探索前沿仿真技术在具身数据生成、模型训练与模型评测的应用； 3、探索仿真内模型能力在现实机器人平台的部署与应用，推动实现模型能力迁移。
岗位亮点 - 参与最前沿的具身智能研究，推动人形机器人和智能体的发展； - 用数据和算法驱动机器人自然、拟人、符合物理规律的全身动作生成； - 与资深算法工程师紧密合作，获得生成式模型与机器人交叉领域的实战指导； - 与机器人“零距离接触”，将算法落地到真实机器人体内。 - 协助构建与清洗大规模多模态数据集（音频、文本、动作等）； - 跟踪并复现动作生成、人形机器人控制等方向的前沿研究成果； - 参与基于 Diffusion Transformer 或其他生成式架构的全身动作生成模型的训练、调优与评估； - 与运动控制部门紧密协作，确保生成的动作满足机器人运动稳定性与物理可行性要求。
岗位职责 1. 定制化3D仿真场景与资产构建，实现多样化任务的3D场景的程序化生成。同时结合 3D Gaussian Splatting (3D-GS)等技术，优化场景的Real2Sim视觉质量； 2. 支持物体布局优化和材质、光照、相机的随机化建模等，提升仿真数据的多样性与真实性，系统性缩小 sim2real gap； 3. 协助搭建基于 NVIDIA Isaac Sim 的高保真、可扩展的机器人仿真平台，构建自动化评测流程，支持具身智能体的训练与评测；协助采集机器人操作轨迹，生成海量仿真数据，进行Benchmark和Sim2Real的实验； 4. 复现和集成前沿算法，投稿高质量会议论文。