深圳人工智能校招岗位

岗位职责： 1、面向工业智能装备、自动化、精密设备场景，负责故障诊断、预测性维护、工况优化、智能质检、参数自适应调控等AI算法开发、调试与项目落地，解决设备智能化改造实际技术问题。 2、完成传感器时序、设备运行、图像检测类工业数据清洗、预处理、特征挖掘与标注；针对工业场景噪声大、样本不均衡、工况多变痛点，落地时序预

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岗位职责： 1.负责3D点云处理、相机标定、目标识别与定位等核心算法的设计、开发与迭代，覆盖结构光、双目、激光线扫等主流方案。 2.结合产线需求，完成视觉检测、缺陷识别、工件定位引导等项目的方案设计与现场调试，确保算法满足精度、节拍与稳定性要求。 任职要求： 1.硕士及以上学历，计算机视觉、模式识别、数学等相关

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岗位职责 团队介绍：中国交易与广告，基于个性化推荐、深度学习和大模型技术，依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品，构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力，精准连接海量用户与商家，通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成，保障用户体验与商家

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岗位职责 团队介绍：番茄小说 - 是抖音集团在 2019 年推出的免费阅读产品，致力于为读者提供优质的阅读体验。番茄小说拥有海量正版小说，涵盖言情、都市、玄幻、悬疑等主流网文类型，以及大量热剧原著和经典出版物，支持用户看书、听书。 番茄畅听 - 于2020年6月推出，是抖音集团旗下的免费音频产品，致力于为用户提供优质的

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岗位职责 1、研究场景：1. 全身VLA操作；2. 灵巧操作；3. 高动态反应式操作； 2、算法研究：跟踪学术进展，复现前沿算法，总结当前方法的不足，提出更有效的创新方案； 3、基建建设：维护仿真环境、训练框架，设计与实现数据质量评估与清洗方案； 4、工作方向：分为VLA基础模型结构研究、强化学习预训练方向、强化学习后

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岗位职责 1、研究场景：1. 全身VLA操作；2. 灵巧操作；3. 高动态反应式操作； 2、算法研究：跟踪学术进展，复现前沿算法，总结当前方法的不足，提出更有效的创新方案； 3、基建建设：维护仿真环境、训练框架，设计与实现数据质量评估与清洗方案； 4、工作方向：分为VLA基础模型结构研究、强化学习预训练方向、强化学习后

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基础科学研究院｜深圳市｜光电技术 工作职责 1、负责建立位置误差模型，并进行数值仿真； 2、负责运动控制过程中位姿解算算法的开发； 3、负责开发干涉测量系统。 任职要求 1、知识技能要求：a.精通Python/C++，精通几何光学和物理光学数值计算方法； b.熟悉光学仿真软件二次开发，熟悉有限元分析软件；c.主导或参与

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工作内容 1、负责深度学习、图像理解、机器学习等前沿技术的研究，保持行业领先水平，持续突破技术上限； 2、负责计算机视觉和深度学习算法的开发与性能提升，涉及到的主要问题包括但不限于：计算摄影、图像文本处理、视频理解、精细化人景分离算法、体态识别、手势识别、物体追踪等； 3、提出和实现最前沿的算法，保持算法在工业界和

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## 岗位背景 我们希望引入具备目标检测、跟踪、轨迹预测或多任务联合建模经验的算法人才，围绕检测、跟踪、预测链路进行端到端建模、特征共享、联合训练和实车落地优化，推动感知算法从单模块优化走向系统级协同优化。 ## 岗位职责 1. 负责自动驾驶场景下目标检测、多目标跟踪及感知预测融合算法研发； 2. 迭代检测模型

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岗位职责： 1. 参与量产自动驾驶算法模型的设计和迭代，基于海量数据打造商用自动驾驶产品； 2. 参与Auto～Labeling算法的研发，基于多传感器和大模型提升训练数据的真值生成效率。 3. 跟进BEV、Occupancy、Transformer、端到端、多模态大模型等前沿感知技术，开展技术预研与落地验证，沉

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岗位职责 模块方向：机器人人运动控制方向 课题方向：人形机器人通用VLA认知决策与协同操作 方向内容：现有VLA以“RGB+语言+状态”为输入端到端输出动作，但在开放场景中面临动态环境理解不足、长流程任务记忆缺失、多机器人协同能力弱、缺少对未来状态预测能力等瓶颈。人形机器人需要同时协调双臂、移动底盘和全身姿态，维度

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岗位职责 模块方向：机器人人运动控制方向 课题方向：面向物体交互的通用动作跟踪 方向内容：重定向需要解决两个耦合问题：生成跨人机形态差距的空间与接触关系保留的运动学参考，以及训练能管理接触动力学和物体状态的控制器。现有方法忽视交互保留，产生滑步和物体穿透等伪影。 岗位职责 1. 基于交互网格（Delauna

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岗位职责 模块方向：机器人人运动控制方向 课题方向：多智能体动作生成 方向内容：现有动作生成几乎全部聚焦单智能体，忽视了人类活动的社会属性。协同场景要求保持空间合理性（不穿透、不重叠），非对称场景要求反应方根据对方动作实时生成同步响应，且现有交互数据集规模远小于单人体数据集 岗位职责 1. 构建扩展的多智能

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岗位职责 模块方向：机器人人运动控制方向 课题方向：面向人机交互的多模态动作生成 方向内容：现有动作生成模型大多仅支持单一模态输入（如文本），难以满足自然人机交互需求。真正的机器人伴侣需要将视觉线索、语音和本体感觉融合为连贯的实时动作，同时解决扩散模型在真机上实时部署的延迟问题 岗位职责 1. 构建两阶段扩

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岗位职责 模块方向：具身大模型方向 课题方向：可微动力学+Human Coach在线RL 内容方向：可微物理引擎在真实机器人上面临sim2real gap问题。 梯度优化的 "短视陷阱"，缺乏长远的技能结构。这导致可微动力学很容易陷入局部最优。 Human Coach 的 "交互带宽瓶颈"。 梯度信号与人类反

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岗位职责 模块方向：具身大模型方向 课题方向：人形机器人交互式强化学习 方向内容：样本效率与真实物理的矛盾。通过人类反馈等高效监督，解决传统真机RL时间和经济成本太高的问题。 奖励函数的 "对齐难题"。开放式任务面临reward hacking问题、稀疏奖励问题。 安全探索的硬约束。探索过程中面临损坏等风险。

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岗位职责 模块方向：具身大模型方向 课题方向：面向人形机器人长程作业的世界动作基座模型 方向内容：长程时序崩溃问题。现有动作模型长程作业任务里，误差呈指数级累积。本质上是缺乏对 "世界状态" 的长期一致性建模能力。 世界模型与动作模型的割裂。真正的基座模型需要将 "理解世界" 和 "作用于世界" 统一在同一个表征

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岗位职责 模块方向：具身大模型方向 课题方向：具身Agent的自监督探索与自我进化 方向内容：技能的自发涌现与结构化。但自监督探索往往得到的是一堆零散的 "行为碎片"，无法形成结构化、可复用的技能库。 自我进化的 "闭环难题" 。探索学习闭环极易 "卡住"—— 探索不到新东西就无法学习，不学习就无法提升探索能力。

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岗位职责 模块：空间智能导航方向 课题方向：Agent时空记忆模型 方向内容：现有机器人缺乏长期的记忆与认知能力，无法实现跨天跨场景的连续服务。核心挑战是定义适用于机器人的“记忆”数据结构（空间/人物/时间/语义四维），设计高效的存储、检索、更新与遗忘机制，并让记忆能够自动转化为可复用的行为技能 岗位职责

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岗位职责 模块：空间智能导航方向 课题方向：端到端自主运动模型 方向内容：传统导航系统将感知、规划、控制分模块串联，信息传递存在损失与延迟。人形机器人的双足运动特性要求导航意图必须与全身运动控制深度耦合——局部waypoint、速度指令或隐向量如何最优地表达导航目标并映射为稳定的关节动作，是核心难题 岗位职责

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岗位职责 模块：空间智能导航方向 课题方向：多目前馈式稠密重建与纯视觉4DGS 方向内容：“轻图”导航要求机器人依赖实时感知而非高精地图，需在无先验地图环境下快速获得稠密三维几何。核心挑战：如何在有限计算资源下实现多目数据的高效融合，并利用纯视觉4DGS完成场景的时空一致表达与未知区域推演 岗位职责 1.

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岗位职责 1、负责设计端到端的视觉SLAM，融合几何与数据驱动模型，重点突破动态、重复环境下的定位与建图难题。 2、负责基础模型研究与落地，考虑VGGT（Visual Geometry Grounded Transformer）、DROID-SLAM等基于学习/Transformer的模型，提升泛化能力和几何一致性。

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岗位职责 1. 核心算法研发： 负责基于视觉的高质量三维重建算法研发，重点攻克基于 3D Gaussian Splatting (3DGS) 的场景/物体表示。 1. 语义化重建与编辑：结合 CLIP, SAM (Segment Anything Model) 等 2D 视觉大模型，研发 语义三维重建 算法，赋予 3

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岗位职责 1.负责基于世界模型 + VLN + 全身运控范式的端到端模型设计，构建融合视觉、语言、机器人状态与环境信息的统一模型框架，实现感知、理解、决策与动作生成的一体化建模。 2.设计增强模型空间理解能力的关键模块，研究多视角、语义地图、BEV及空间约束等信息的结构化表达与交互机制，提升复杂环境下的空间推理以及导

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岗位职责 1. 参与人形机器人功能里的视觉感知算法的研发，包括检测、分割、文本生成等任务； 2. 在指导下参与RGB双目被动3D成像算法的研发、模型的应用 岗位要求 1. 硕士及以上学历，计算机、电子信息、通信工程、图像处理成像等相关专业。 2. 视觉信号处理基础扎实：理解 深度学习、视觉感知、模型训练等技术，了

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岗位职责 1. 参与人形机器人各类传感器、舵机、手眼等的标定算法研发、优化、应用，包括相机、雷达、IMU、麦克风、扬声器、舵机等； 2. 参与上述标定算法在产线标定和在线标定的应用、调试、迭代升级；标定算法基准测试及验证工具开发； 3. 探索基于神经网络的智能化标定方案，在指导下完成技术探索与方案落地 岗位要求

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岗位职责 1. 研究Embodied Mid-training方法论：通用视频模型向具身场景迁移的最优路径 2. 设计动作表示与对齐方案：多机器人本体统一动作空间、Action Tokenizer设计 3. 探索World Model与VLA的融合路径：Single Backbone、MoT专家混合、IDM解耦等范

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岗位职责 1. 基于VLA模型的具身智能应用开发，实现在工业、商业等场景下泛化性抓取能力 2. 各类VLA算法在具身机器人上的全流程开发，包括仿真、模型训练、系统集成、部署、调试与性能优化 3. 解决在实际应用中遇到的核心技术挑战，如传感器数据噪声、执行器延迟、物理交互的非确定性等，确保系统的鲁棒性与稳定性 4.

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岗位职责 1. 数字人面部生成与驱动：参与 2D/3D 数字人面部生成算法研发，包括 Audio2Face（语音驱动面部动画）、Blendshape 表情迁移、NeRF/Gaussian Splatting 数字人渲染；实现语音到表情的实时映射。 2. 动作生成与运动合成：参与人机交互场景下的肢体动作生成算法研发，包

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岗位职责 1. 基于Isaac Sim的仿真环境搭建与迭代：包含3DGS三维场景重建与优化、仿真资产生成与标准化、工业场景随机生成等。 2. 基于仿真支持具身智能业务迭代：包含VLA\VLN智能策略仿真接入、仿真RL及评测等。 3. 仿真工具链沉淀与技术迭代：沉淀标准化工具链与文档，持续优化仿真效率、保真度与训练稳

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