岗位描述
岗位职责
1. 负责端云协同的具身智能 Agent 全栈系统架构设计以及多模态大模型与移动机器人能力的深度融合,涵盖感知融合、认知决策、运动规划、执行闭环、记忆管理、工具调用等核心功能模块的研发与迭代优化;
2. 负责具身智能 Agent 在真实物理场景中移动任务的全链路闭环,包括环境语义理解与建图、动静态障碍物规避、多模态交互、异常处理、执行效果监控与数据驱动的迭代优化;
3. 与上下游团队协作,完成从模型能力到系统能力、从原型验证到部署的全链路建设,沉淀通用化具身 Agent 研发框架设计与落地方法论。
岗位要求
1. 计算机科学、人工智能、机器人学、自动化或相关专业硕士及以上学历,综合技术实力突出或实战经验丰富者,可适当放宽学历要求;
2. 熟悉以下至少两个方向的核心技术:
a. Agent架构与应用:熟悉 ReAct、CoT、Tool-Use、Plan-and-Execute 等Agent范式,具备LLM/VLM驱动的自主决策系统开发经验,或精通Prompt Engineering、RAG、Agent 框架(如LangChain / AutoGPT / CrewAI 等);
b. 多模态大模型应用:有视觉-语言模型(CLIP、LLaVA等)或视觉-语言-动作模型(RT-2、OpenVLA等)的微调、部署或应用经验;
c. 机器人软件系统:精通ROS/ROS2,熟悉实时系统、边缘推理部署(TensorRT、ONNX Runtime等);
d. 机器人感知与规划:熟悉视觉SLAM、语义建图、运动规划(MoveIt等)、行为树/状态机等机器人经典技术栈。
3. 熟练使用各类 AI 工具(如 Agent 类工具、生成式 AI 工具等),具备主动运用 AI 技术解决实际问题的意识与能力;
4. 自驱力强,对人工智能、智能驾驶、具身智能领域充满热情,有志于在物理 AI 领域深耕并产出高质量成果。
加分项
1. 有大模型微调、强化学习(RL/RLHF)等相关技术在机器人场景的落地经验;
2. 有机器人仿真平台经验(Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo等),熟悉Sim-to-Real流程;
3. 在开源具身智能 / 大模型 Agent 项目中有核心代码贡献,或在相关领域顶会 / 顶刊发表过高水平论文;
4. 有Robocon、RoboMaster等机器人相关竞赛经验,独立承担或深度参与过硬件搭建、算法调试等环节。