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通义通义实验室-技术工程与解决方案资深专家-具身智能与机器人方向

社招全职8年以上技术类-开发地点:北京 | 杭州状态:招聘

任职要求


1.8 年以上机器人或智能系统工程经验;4年以上技术工程团队管理经验。
2.深刻理解机器人系统架构,熟悉软硬件全栈,包括:
(1)3D 感知、多传感器融合、多模态感知融合、SLAM等。
(2)运动控制、行为规划、力控/IK/轨迹规划。
(3)嵌入式系统、电控、驱动、通讯协议。
(4)ROS2、DDS、机器人中间件。
(5)机器人数据采集系统、仿真到现实(Sim2Real)数据闭环。
3.熟悉大模型工程,包括训练、推理部署、数据平台和 MLOps.
4.有机器人产品或…
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工作职责


1.技术与系统架构:负责具身智能与机器人系统的整体架构设计,并主导机器人平台化(硬件模块、控制栈、感知栈)与大模型平台化(数据、训练、推理)的统一设计。
2.具身智能大模型工程:建设数据体系,协同科研模型算法团队推进具身大模型训练,协同、调用云平台搭建面向具身场景的大规模训练与分布式基础设施。
3.端侧模型推理部署:负责将具身智能模型在机器人端侧部署,并结合机器人计算资源进行软硬件协同优化。
4.机器人系统落地与工程交付:主导机器人在各类场景的落地与项目交付;负责从需求拆解、系统集成、工程实现、测试验证到交付运营的全流程工程管理;协调与供应链、ODM/OEM、硬件厂商的技术对接,以及机器人产业上下游的合作。
5.团队管理与跨部门协作:管理多学科工程团队,建立工程和研发流程(CI/CD、QA、仿真体系、回归测试、可靠性验证),并与产品、科研、算法、行业解决方案和 BD 团队紧密协作推进关键项目落地。
包括英文材料
SLAM+
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社招8年以上技术类-开发

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更新于 2026-04-03北京|杭州
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社招5年以上技术类-算法

团队介绍: 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商,高德地图日均服务数亿用户出行决策,每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM,AI Agent等核心技术,持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕,更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门,我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心,推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们? 挑战世界级技术难题,追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师,加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成,推动其在高德扫街榜等热门应用中落地,为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责: 1、多模态大模型研发:开发业界领先的图文多模态大模型,实现高质量场景理解和内容生成; 2、模型优化与性能提升:优化多模态模型的推理速度和计算效率,支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术(包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等); 3、业务场景落地:将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景,与产品、工程团队合作,推动技术从研发到上线的全流程落地; 4、前沿技术探索:持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势,提出创新性解决方案。

更新于 2026-02-03北京
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校招

[携手构建下一代智能机器人] 小鹏机器人中心专注于人形机器人前沿技术研发,核心业务涵盖智能行走、精准操作、自主导航,以及基于大语言模型的人机交互。我们的技术团队分布于深圳、上海、广州、北京四大核心城市以及北美硅谷,汇聚了来自全球的优秀人才。 加入我们,参与塑造机器人技术的未来发展。 [核心] - 产品策略参与 - 与产品部门深度协作,参与关键产品决策制定 - 全周期项目管理 - 负责项目完整交付流程,主动识别风险并推动解决方案落地 - 技术团队协调 - 与资深工程师团队协作,制定产品目标与交付时间线 - 跨部门合作 - 推动跨部门、跨中心的高效协作与资源整合 [

更新于 2025-11-27深圳
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社招5-10年引擎

我们是小红书中台大模型 Infra 团队,专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」!团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势,基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品,持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务,实现 AI 技术高效落地! 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架,优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline; 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架,开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制,解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链,主导框架与 MLOps 平台集成,提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作,参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代; 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标,结合业务场景持续优化训练框架能力,提升框架领先性。

更新于 2026-03-28上海|北京