库犸科技校园招聘（2027届）

岗位职责 1.负责末端执行器（擦拭工具、水壶/水杯夹爪等）的机械与控制方案设计​； 2.实现接触式任务所需的力控/阻抗控制（如擦窗户时法向压力的恒定跟踪、贴合曲面）​； 3.负责策略输出动作到关节/末端执行器的实时控制闭环，保证执行稳定性与安全性​； 4.处理倒水等任务中的精细姿态控制（角速度规划、液体动力学容错）​；

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岗位职责 *重要提示：简历投递请附加作品集" 请勿发起沟通，直接投递官网网，谢谢配合！！！:https://mammotion.jobs.feishu.cn/campus_recruitment/position/detail/7677858650388334858 职位描述： 1. 参与产品的工业设计，从产品概念设

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岗位职责 1. 面向全球智能庭院机器人场景，负责下一代视觉感知系统的前沿研究与技术架构设计，攻克复杂光照、水下环境、动态障碍等非结构化场景下的感知鲁棒性难题，定义行业领先的感知能力标准。 2. 领导多模态视觉感知算法（包括场景语义分割、开集目标检测、深度估计与BEV建图等）的创新研发与落地，融合先进深度学习模型与几何方

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岗位职责 1. 负责下一代智能庭院机器人自主导航与运动规划的前沿算法研究与技术架构设计，突破复杂非结构化环境（草地、斜坡、动态障碍、强光照等）下的规划决策瓶颈，定义行业领先的运动行为标准。 2. 领导路径规划、决策控制核心算法的创新与落地，融合强化学习、模仿学习、多目标优化等先进方法，解决覆盖作业效率、动态避障、多机协

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岗位职责 1. 面向全球智能庭院机器人场景，负责下一代移动机器人定位与建图技术的前沿探索与架构设计，攻克大场景、动态复杂环境下的厘米级高精度、高鲁棒性定位难题。 2. 领导多传感器紧耦合融合算法的研发与创新，深度融合视觉、LiDAR、IMU、GNSS、轮速等多源信息，实现定位系统在极限工况下的极致性能与可靠性。 3.

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岗位职责 1.负责从感知输入到动作输出的端到端策略学习：模仿学习（IL）、强化学习（RL）、或VLA类模型微调​； 2.设计任务的动作空间与策略网络架构（如Diffusion Policy、ACT、Transformer-based policy）​； 3.负责示教数据的策略训练、评估、迭代，推动策略在擦窗户/倒水任务

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岗位职责 1.协助监控库存水位，完成站点日常补货任务，满足客户备件物料需求 2.协助梳理备件基础信息、交付数据、替代关系、搭建数据监控看板、销售订单录制等基础数据建设工作 3.协助编制备件日常运营报表 岗位要求 1. 本科及以上在读，理工科专业优先 2. 熟练使用Excel等办公软件，具备基础的数据逻辑 3. 工作认

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岗位职责 1. Shopify店铺前端开发与维护：协助完成Shopify独立站的页面搭建、前端定制与日常代码维护，配合实现简单的业务功能。 2. UI还原与组件开发：根据设计稿，使用HTML/CSS/JS及Liquid模板进行高质量静态页面还原，协助沉淀可复用的前端组件。 3. 平台扩展：完成第三方应用在店面侧的接入与

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岗位职责 1. 参与基于前馈神经网络 + Bundle Adjustment (BA) 联合优化的三维重建算法研发。利用前馈网络（如VGGT、DUSt3R、MASt3R等）实现快速深度/点云初始估计，并结合经典优化框架（如Ceres）进行精细化调整与全局一致性优化，构建高精度、高鲁棒性的三维结构输出。 2. 设计数据预

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岗位职责 1. 虚拟3D庭院场景构建：基于Unreal Engine (UE5) / Unity / Isaac Sim 等仿真引擎，构建并维护高保真的虚拟3D庭院场景。负责场景中的数字资产（如草地、灌木、台阶、动态障碍物等）的搭建、材质调整与物理属性配置。 2. Sim2Real数据生成：设计并实现仿真环境下的传感器

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岗位职责 1. 设计双目深度网络，面向智能庭院机器人场景，设计轻量化双目深度估计网络。针对相机视角低的特点，研究并利用地面几何先验（Ground Prior），在保证精度的前提下提升计算效率，满足嵌入式平台的部署要求。 2. 优化边缘与细节，针对台阶边缘、物体轮廓等复杂区域，优化深度估计的锐度与一致性，重点解决深度点云

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岗位职责 1. 算法调研与评测：调研激光雷达与环视相机多模态融合的Occ网络前沿方案，在庭院场景数据集上进行复现与性能评测。 2. 多模态架构设计：针对庭院场景（如非结构化地形、近距障碍物等），探索视觉与雷达点云的多模态融合方案。重点研究利用雷达提供绝对尺度、视觉提供稠密语义的深度补全/尺度恢复策略，设计适合庭院的Oc

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岗位职责 1. 面向智能庭院机器人场景，设计视觉BEV/Occ感知系统。涵盖BEV/Occ特征构建、下游目标检测头，下游边界检测头等关键模块。训练BEV/Occ网络，与团队配合，实现训练收敛。 2. 前沿探索（选做，根据个人兴趣，重点突破以下1-2个方向） a.探索稀疏BEV网络架构(如PointBEV)。针对感受域内

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