一，岗位职责
1.VLA 模型研发：主导具身智能大模型（VLA, Vision-Language-Action）的算法研究与落地。基于 RT-2, OpenVLA 等架构，结合团队现有硬件进行微调与优化。
2.多模态数据闭环：负责构建高质量的具身智能数据集（包含视觉、语言指令、本体感知、动作序列）。设计高效的数据清洗与自动标注流水线。
3.分层控制架构设计：设计“大模型决策（High-level）+ 强化学习执行（Low-level）”的分层控制框架。将 VLM 的输出映射为 RL 策略可执行的指令（如 Target Pose 或 Velocity）。
4.前沿算法跟进：追踪 CoT（思维链）、PPO/GRPO 在具身智能中的应用，提升机器人在长序列任务中的规划与泛化能力。
5.真机部署与评测：构建具身智能 Benchmark，负责算法在真机上的部署、推理加速（TensorRT/ONNX）及稳定性调优。
二，任职要求
1.学历背景：计算机、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历（优秀的本科生亦可），有扎实的数学基础（线性代数、概率论）。2.核心技能：
l 精通 Python 和 PyTorch，熟悉 Transformers 架构及原理。
l 有 VLM/LLM（如 Qwen-VL, LLaVA, PALM-E） 的微调或训练经验。
l 熟悉至少一种强化学习框架（RSL-RL, RL-Games, Stable Baselines3）。
3.工程能力：熟悉 Linux 开发环境，有分布式训练（FSDP/DeepSpeed/ZeRO）经验者优先。
4.加分项：
l 有 Sim2Real（仿真到真机） 部署经验，特别是人形机器人方向。
l 在 CVPR, ICCV, ICRA, IROS, NeurIPS 等顶会发表过相关论文.
简历投递：hr@termitech.cn，主题格式：姓名+应聘岗位+应聘类型，期待与您携手同行！
岗位职责
1.仿真环境构建：基于 Isaac Lab / Isaac Gym 或 MuJoCo 构建高保真的机器人仿真场景。负责机器人模型（URDF/MJCF）的导入、物理参数标定（惯量、摩擦力、电机特性）。
2.强化学习训练支持：协助进行 Locomotion（行走/跳舞）或 Manipulation（操作）的 RL 策略训练。负责调参、Reward Function 设计及训练曲线分析。
3.Sim2Real 适配：专门负责领域随机化（Domain Randomization）的实现。针对真机部署中的“不稳定性”（如刚度不匹配、延迟、地面摩擦），在仿真中构建鲁棒性方案。
4.动作重定向（Retargeting）：处理动捕数据或人类视频数据，将其重定向到机器人关节空间（生成 .npz 动作文件），扩充动作库。
任职要求
1.专业背景：计算机、自动化、机器人、机械电子等相关专业在读硕/博（优秀的本科生亦可）。
2.技能要求：
l 熟练掌握 Python，了解 C++。
l 熟悉至少一款物理仿真引擎（Isaac Gym/Lab 优先，或 MuJoCo, PyBullet）。
l 理解刚体动力学、运动学（FK/IK）。
3.加分项：
l 玩过宇树（Unitree）机器人开发，或者复现过相关 RL 算法库。
l 能快速阅读英文文档，复现 GitHub 上的开源项目（如 legged_gym, rsl_rl）。
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岗位职责：
1. 技术洞察：持续追踪调研最新多模态大模型、训练方法，复现评测效果。
2. benchmark构建：参照Gemini Robotics等SOTA研究，构建具身领域大模型的评测指标。
3. 语料处理：针对具身智能垂域，治理数据形成强化学习训练数据集。
4. 强化学习训练：应用PPO/GRPO等算法增强模型在感知理解、任务规划等方面的能力，在评测指标和实际落地中体现效果。
5. 模型评测：基于benchmark和真实场景验证，分析优化项，优化模型效果。
任职要求：
1. 计算机相关专业硕士或博士；英文论文阅读与复现能力强。
2. 编程与框架：熟练掌握Python；熟悉Transformers及至少一个强化学习训练框架；熟悉linux开发。
3. 理论基础：线性代数、概率与最优化扎实；理解自回归Transformer、注意力、损失设计与正则化。熟悉生成式大模型，熟悉多模态大模型（Qwen-VL等）。
4. 分布式训练与性能优化：有FSDP/ZeRO等分布式训练经验。
加分项：复现过主流对齐方法（DPO/GRPO/PPO），并在特定任务上有明显效果；用过 TRL/Verl/DeepSpeed/FSDP；有vLLM/TensorRT-LLM等框架部署经验。
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岗位名称：大模型数据工程师
招聘类型：实习生/应届生/社招
一，岗位职责：
1.多模态数据最新技术洞察
l 持续跟踪与调研多模态大模型（VLM）最新的训练数据、对齐数据与评测数据集发展趋势；
l 分析主流多模态数据集（如图文理解、视觉定位、时序感知、视频理解、空间推理等）的设计范式、数据分布与适用场景。
2.多模态数据构建与治理
l 参与数据收集和处理方案设计，负责多模态数据的清洗、去重、质量评估与结构化治理。
3.多模态对齐与强化学习数据工程
l 与算法人员协同，针对训练目标/Reward函数等目标，针对性地设计数据收集方法，适时进行数据增强、对算法设计提出建议。
4.多模态模型评测与数据迭代
l 分析模型在不同模态、任务类型下的表现瓶颈，反向指导数据采样、标注与数据增强策略；
l 评估数据集对模型效果带来的影响，持续迭代数据体系，在评测指标和实际落地效果中验证数据优化成果。
二，任职要求：
1. 计算机相关专业本科、硕士或博士；英文论文阅读与复现能力强，能够快速理解英文数据的含义和模型输出结果。
2. 编程与框架：熟练掌握Python；熟悉linux开发。
3. 理论基础：线性代数、概率与最优化扎实；理解自回归Transformer、注意力、损失设计与正则化；熟悉多模态大模型（Qwen-VL等），熟悉大模型强化学习。
4. 大模型数据治理经验：有预训练、SFT或RL数据准备经验。有通过预标注等工具增强多模态数据准备经验。
三，加分项：复现过主流对齐方法（DPO/GRPO/PPO），并在数学/代码等特定任务上有明显效果；有vLLM等框架部署经验、有开源大模型数据治理框架使用经验。
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岗位说明
具身智能Agent研发实习生将参与公司下一代通用机器人智能体（Embodied Agent）的核心研发工作。该职位面向希望深入理解 VLA（Vision-Language-Action）模型、强化学习闭环系统（RL closed-loop）、以及机器人感知-决策-控制全链路的同学。
你将与高级工程师和研究员协作，参与构建一个能够自主“观察—理解—计划—行动”的智能系统，包括多模态理解（图像/语言/状态）、策略学习（IL/RL/VLA）、动作控制（end-effector / joint space）、记忆系统、世界建模等关键组件。
实习期间将接触大量前沿技术，例如：
l π0 / π0.5 / π0.6 的 VLA 架构
l RL + VLA 混合训练体系（Advantage Conditioning、Value-Guided Sampling）
l 具身智能系统的闭环训练（数据采集 → 回放 → 政策更新 → 实机部署）
l 机器人控制栈（UMI / ALOHA / Franka / DROID）
l 多帧视觉编码、多模态融合、序列决策
这是一个高度前沿且工程化要求极高的岗位，你将有机会直接参与构建工业级机器人智能系统，也能深入理解当前具身智能研究的核心方法论。
岗位职责
1. 参与具身智能 Agent 框架的设计与研发
l 构建具身智能 Agent 系统，包括任务规划、行为决策、工具调用、状态管理、记忆模块等。
l 实现多模态输入（VLM / LLM / 状态）融合与多维动作输出的通用 VLA 架构。
l 支持“观察 → 理解 → 决策 → 控制”的具身智能链路。
2. 开发 VLA 强化学习（RL）闭环系统
l 参与构建 RL 数据采集 → 回放 → 训练 → 部署的闭环系统。
l 实现策略网络（Policy）、价值网络（Value Function）、Advantage Token、奖励函数等 RL 模块。
l 将 VLA 模型扩展为 RL-friendly 架构（π0.6-style advantage conditioning、value-guided sampling 等）。
l 支持On-Robot和模拟环境中的 RL 数据采集与实机验证。
3. 融合视觉模型与机器人控制栈的 Agent 系统
l 将 VLM / MLLM 与机器人控制系统（UMI、ALOHA、Franka 等）集成。
l 实现多帧图像输入、时序特征建模、多模态 token 融合等特性。
l 调试端到端控制与模块化控制（Perception → Policy → Control）两套体系。
4. 参与具身智能平台与工程化建设
l 构建训练、推理、评测脚本以及自动化 pipeline。
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一，岗位职责
1. 将 大语言模型 / 多模态模型 应用于真实机器人系统（机器狗、人形机器人）
2. 设计并实现机器人中的 LLM-based 场景应用，包括但不限于：
a. 自然语言指令理解与任务分解
b. LLM + 行为树 / 任务规划 / 控制系统的结合
c. 人机交互（语音 / 文本 / 多模态）
3. 与机器人系统工程师协作，完成端到端系统落地与测试
二，任职要求
1. 本科及以上在读，计算机 / 人工智能 / 自动化 / 机器人等相关专业
2. 熟悉 Python，有良好工程代码习惯
3. 理解大模型基本原理与应用方式（Prompt、RAG、Agent 等）
4. 对 “让机器人真正用好大模型” 有强烈兴趣
5. 具备较强的系统思维与问题拆解能力
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一，岗位职责
你将深度参与构建基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）系统。我们不只是在做聊天机器人，而是通过构建具有感知、规划、记忆和工具执行能力的系统，去解决复杂的现实业务问题。
核心职责
1. Agent 流程构建： 使用 Python 编写核心逻辑，利用 LangGraph、LangChain 等主流框架（或原生 Python 手搓）实现 Agent 的状态机管理和任务编排。
2. Prompt 策略优化： 负责提示词工程（Prompt Engineering），包括少样本学习（Few-shot）、思维链（CoT）的设计，提升模型在复杂场景下的指令遵循能力。
3. RAG 数据工程： 参与 RAG（检索增强生成） 链路优化，负责文档清洗、分块（Chunking）策略调整及向量化预处理。
4. 系统评测与调试： 跟踪 Agent 的运行轨迹，定位逻辑缺陷，进行端到端的性能调优。
二，任职要求
我们希望你具备
1.Python 基础： 了解常用数据结构、装饰器及异步编程（asyncio），拥有良好的代码规范。
优秀的逻辑拆解能力： 能够将模糊的业务需求拆解为可执行的原子任务和工作流（Workflow）。
2.AI 原生开发者： 习惯并擅长使用 Cursor、Claude Code 等工具辅助编程，追求极致的开发效率。
3.基础认知： 了解 LLM 的基本原理（如 Context Window、Token 限制），对 RAG 或 Function Calling 有初步认知。
准备小贴士
希望你能够独自构建简单的 Q&A Bot，或者 Fork 并研究热门开源项目，我们将在实战中交流进步。
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一，岗位职责
1. 核心功能开发与维护
l 维护和优化机器狗设备端软件系统，确保系统稳定运行
l 负责机器人控制、导航、通信等核心模块的开发与优化
l 实现新功能需求，修复系统bug，提升系统性能
2. ROS集成与开发
l 维护ROS导航系统集成（move_base、AMCL、TF等）
l 开发ROS话题、服务、动作服务器等接口
l 调试和优化ROS导航栈配置
3. 机器人控制开发
l 基于Unitree Go2 SDK进行机器人运动控制开发
l 实现机器人基础运动（移动、姿态控制、急停等）
l 优化控制算法，提升运动精度和响应速度
4. 通信与协议开发
l 维护MQTT通信模块，确保与云端稳定通信
l 实现和优化MQTT消息协议
l 开发和维护Web API接口（RESTful API、WebSocket等）
l 处理网络异常和重连机制
5. 视频推流开发
l 维护和优化基于FFmpeg的视频推流模块
l 支持RTSP和RTMP推流协议
l 优化视频编码参数，降低延迟和码率
l 处理推流异常和重连机制
6. 系统集成与测试
l 进行硬件和软件的系统集成测试
l 编写测试用例，进行功能测试和性能测试
l 定位和解决系统问题
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一，岗位职责：
1. 协助进行视觉算法（图像分类、目标检测、分割、追踪等）的研发、调试及优化；
2. 支持相机标定、图像采集、数据预处理及标注等相关工作；
3. 参与深度学习模型的训练、测试、调参与性能评估；
4. 实现算法原型的 Python/C++ 代码编写，完成小规模功能模块开发；
5. 调研视觉算法新技术（如单目深度、双目立体、姿态估计、SLAM等）并制作实验性验证；
6. 输出实验报告、技术文档等，协助算法在产品上的部署落地。
二，任职要求：
1. 计算机、电子信息、自动化、人工智能等相关专业，本科或硕士；
2. 具备 Python 编程能力，熟悉常用深度学习框架（PyTorch优先）；
3. 了解卷积神经网络和基本图像处理/视觉算法；
4. 熟悉主流视觉模型（如ResNet、YOLO、ViT等）或有相关课程/项目经验者优先；
5. 对视觉感知、SLAM、姿态估计等方向感兴趣，具备快速学习能力；
6. 有良好的编码习惯、文档规范意识及团队协作能力；
7. 积极主动，逻辑严谨，责任心强。
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岗位职责
1. 参与空地一体具身智能管理平台的端侧系统研发（无人机 / 机器狗 / 人形机器人等）
2. 基于 C++ 进行嵌入式系统、机器人控制与任务执行模块开发
3. 设计与实现机器人任务逻辑与决策系统，重点包括：
a. Behavior Tree（行为树）/ 状态机 / 任务调度系统
b. 多任务并行、任务切换、异常处理与恢复逻辑
c. 与感知、规划、控制、通信等模块协作，完成端侧系统集成与调试
4. 参与真实机器人或仿真环境下的测试、问题定位与性能优化
任职要求
1. 本科及以上在读，计算机 / 自动化 / 电子 / 机器人相关专业
2. 熟悉 C++，理解面向对象设计、内存管理、多线程等
3. 有嵌入式或机器人系统开发经验（Linux / ROS / RTOS 任一）
4. 有 Behavior Tree 开发或使用经验者优先, 如：BehaviorTree.CPP、Nav2 BT、游戏 AI 行为树等
5. 对机器人任务执行、决策逻辑、系统稳定性有工程意识
6. 能阅读英文技术文档与代码
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一，岗位职责
1. 参与嵌入式系统软件开发（Linux / RTOS方向）
2. 负责基础模块开发与调试，例如：
l 设备驱动（GPIO / I2C / SPI / UART 等）
l 外设适配（屏幕 / 摄像头 / 音频 / 传感器）
3. 协助完成系统Bring-up（板级启动）：
l Bootloader / Kernel / RootFS
4. 参与系统调试与问题定位：
l 启动异常、驱动异常、性能问题
5. 编写技术文档：
l 调试记录 / 驱动说明 / 接口文档
6. 配合硬件工程师完成系统联调
二，任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、电子、自动化、通信等相关专业
2. 扎实掌握C语言：
l 指针、内存管理、结构体
3. 熟悉基本数据结构与操作系统基础：
l 进程/线程、同步机制
4. 熟悉Linux基本使用：
l 文件系统、Shell、常用命令
5. 了解嵌入式系统基本架构：
l Bootloader → Kernel → RootFS
6. 有课程设计 / 毕设 / 项目经验
三，有以下经验优先：
l Linux驱动开发
l 熟悉常见外设或协议：I2C / SPI / UART / USB
l 有以下平台经验：ARM（NvidiaOrin / RK / Allwinner）
l 有实际项目经验：自己做过开发板项目 / 物联网项目
l 参与过开源项目
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一，岗位职责
1. 参与嵌入式设备的应用层软件开发（基于Linux / RTOS）
2. 负责业务功能实现，例如：
l 人机交互逻辑（UI / 按键 / 语音交互）
l 数据处理与控制逻辑
l 网络通信（HTTP / MQTT / WebSocket）
3. 调用底层驱动接口完成业务开发：
l 音频 / 显示 / 传感器 / 摄像头
4. 参与系统调试与问题定位：
l 功能异常、性能问题、稳定性问题
5. 编写相关技术文档：
l 接口说明 / 功能设计 / 调试记录
6. 与硬件/驱动工程师协作完成产品联调
二，任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、电子等相关专业
2. 熟练掌握至少一门语言：
l C / C++（优先）或 Python
3. 具备良好的编程基础：
l 数据结构与基本算法
4. 熟悉Linux基本使用：
l Shell、文件系统、进程管理
5. 了解基本操作系统概念：
l 进程/线程、同步/通信机制
6. 有项目经验（课程设计 / 毕设 / 自研项目）
三，有以下开发经验优先：
l Linux应用开发（多线程 / 网络编程）
l Qt / LVGL / GUI开发
l 熟悉常见协议：TCP/IP / HTTP / MQTT
l 有以下项目经验：IoT设备 / 智能硬件 / AI应用
l 熟悉以下任意方向：音视频处理（如GStreamer / FFmpeg），语音相关（ASR / TTS调用）
l 有嵌入式平台经验：ARM（如RK / Allwinner）
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一，岗位职责
1. 协助 VLA 算法工程师完成机械臂末端执行器及采数装置的结构设计、优化与迭代。
2. 根据算法验证、数据采集和实验需求，参与相关结构方案的设计评估与落地实现。
3. 负责机械结构零部件的三维建模、二维出图及设计文档整理。
配合完成样机组装、调试、测试与问题排查，跟进结构方案在实验过程中的实际表现。
4. 协助优化结构设计的可靠性、轻量化、易维护性及可制造性，提升设备在数据采集场景下的稳定性和使用效率。
5. 与算法、硬件、电控等团队协作，推动机械结构与整体系统的集成。
6. 完成导师安排的其他机械结构相关支持工作。
二，任职要求
1. 机械设计制造、机械工程、自动化、机电一体化等相关专业本科及以上在读。
2. 具备扎实的机械结构设计基础，了解常见机械传动、连接、装配和材料选型。
3. 熟练使用至少一种机械设计软件，如 SolidWorks、Creo、CATIA、UG 等，能够独立完成基础建模和工程图输出。
4. 具备一定的动手能力，能够参与样机装配、调试和实验验证。
对机器人、机械臂、末端执行器或数据采集装置相关方向有兴趣，有相关项目或竞赛经验者优先。
5. 具备良好的沟通协作能力和问题分析能力，能够与算法、硬件团队高效配合。
6. 每周可实习不少于 4 天，连续实习 3 个月者优先。
三，加分项：
1. 有机械臂末端执行器、夹爪、传感器支架、相机支架或实验工装设计经验。
2. 有 3D 打印、CNC 打样、装配调试相关经验。
3. 了解机器人系统集成流程，对结构与传感器、电控、算法协同有基础认知。
4. 有实验设备搭建、数据采集平台设计相关经验。
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一、岗位简介
我们正在构建一套从数据采集、数据治理、模型训练到机器人智能部署的完整系统（UMI-Next 生态）。
你将参与研发下一代机器人数据采集方案，包括多视角数据采集、SLAM 轨迹生成、夹爪结构优化、硬件选型与调试、以及数据工具链系统的建设。
适合对机器人、计算机视觉、SLAM、多模态模型、嵌入式开发、硬件工程等方向有兴趣，希望深入实践端到端系统的同学。
二、岗位方向（根据候选人能力匹配，可选择其一或多项）
1. 数据采集方向（Robot Data Collection）
l 使用采数装置及多摄像头系统执行数据采集任务（如抓取、折叠、整理等操作）。
l 参与设计高质量采数流程，包括场景布置、任务规划、物体组织、采集策略优化。
l 调试采数脚本、视频录制、同步系统，确保数据质量稳定可靠。
l 分析采数过程中出现的问题，提出流程优化、工具链优化建议。
2. SLAM / 视觉算法方向
l 改进现有 SLAM 建图管线，提高特征点检测、轨迹稳定性和重定位性能。
l 研究替换 / 优化 SLAM 算法，包括 VIO、多视几何、深度估计等模块。
l 针对不同的采数环境分析 SLAM 不稳定的原因并进行系统级优化。
l 协助构建高精度相机轨迹，用于后续重建、标注和动作解析。
3. 算法与模型开发方向（CV / Robotics / Multimodal）
l 开发和维护视频、图像、点云、传感器数据的预处理、标注和转换工具。
l 编写训练脚本、评估脚本、数据统计工具，优化数据处理性能。
l 参与机器人算法研发，如模仿学习、VLA 模型训练等。
4. 数据工具链开发方向（Python / 数据工程）
l 维护数据工具链，包括数据清洗、格式转换、质量检查、异常检测等模块。
l 开发视频处理、压缩、切分、同步的自动化工具，提高处理效率。
l 构建端到端的数据处理流水线，实现自动化和规范化。
5. 硬件结构与嵌入式方向
l 参与采数装置的结构设计与优化，提高夹取稳定性和耐用性。
l 协助调试机械臂、夹爪、通信接口及各类传感器。
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一，岗位职责
1. 完成VLA深度信息蒸馏模型
2. VLA视觉图像处理优化
3. VLA真机部署测试
二，任职要求
1. 具备机器视觉算法基础，熟悉视觉图像处理，视觉相关神经网络算法
2. 有机械臂实操部署经验优先
3. 熟悉python编程，对编程有实操经验
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一，岗位职责
1. ROS2（Humble/iron 等） 负责机器人端核心功能开发与集成：运动控制、导航调用、任务执行状态机/行为树等。
2. 负责 ROS2 节点工程化：参数管理、Lifecycle、QoS 配置、topic/service/action 设计与接口规范化。
3. 与感知/云台/后端协同完成端到端链路联调：动作下发、状态回传、异常处理、日志与可观测性建设。
4. 编写 launch.py、配置文件与运行脚本，形成可复用部署方案（本地/容器/现场环境）。
二，任职要求
1. 熟练使用 rclcpp 进行 ROS2 节点开发，理解 callback group、executor、multithreading 等运行机制。
2. 熟悉 ROS2 通信模型：topic/service/action，能做接口设计与性能/可靠性调优（QoS、DDS 行为）。
三，加分项：
3. 熟悉 tf2 坐标系统与时间同步，能定位 TF 抖动/延迟导致的控制或导航异常。
4. 熟悉常见机器人控制/导航栈的集成方式（如 Nav2 的 action 调用、controller 参数、恢复行为等），具备实机调试能力。
5.C++ 工程能力扎实（CMake/ament、依赖管理、代码规范、问题定位）。
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一，岗位职责
1. 负责机器狗在室内场景的建图/定位/导航落地，保障点位导航稳定到达与可验收的成功率。
2. 基于 Nav2（优先）/move_base 完成局部规划与代价地图调优：解决拐角贴边、窄通道抖动、原地旋转过度、卡死等问题。
3. slam建图定位调优、ros/ros2开发
4. 构建导航回归验证方法：指标定义、场景复现、日志定位（TF、costmap、planner/controller 输出）。
二，任职要求
1. 熟悉 ROS1/ROS2 导航栈之一：Nav2 或 move_base，具备系统级调参经验。
2. 熟悉 costmap2d / footprint / inflation / obstacle layer 等核心机制；能定位“贴墙/拐角失败”的根因并给出可落地方案。
3. 熟悉定位链路（AMCL/SLAM、重定位）与 TF 树（map/odom/base_link 等），能排查定位漂移、TF 抖动导致的导航异常。
4. 具备实机调试能力：能在真实机器人上闭环验证并输出参数基线。
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18.机械臂软件开发工程师
一，岗位职责
1. 机械臂运动控制开发
参与机器人机械臂运动控制模块开发；
基于机械臂SDK进行接口封装与二次开发；
开发关节空间、笛卡尔空间运动控制功能；
实现机械臂点到点运动、直线运动、末端位姿控制等基础运动能力；
完成机器人运动状态监控、异常处理等功能开发。
2. 机械臂运动规划与算法优化
参与机械臂轨迹规划与运动优化算法开发；
优化机械臂运动过程中的速度、加速度、平滑性；
研究七自由度机械臂冗余自由度优化问题；
参与臂角规划、奇异点规避、姿态连续性优化等算法开发；
提升机器人抓取、搬运过程中的运动稳定性和流畅性。
3. 机器人任务执行框架开发
参与机器人技能模块开发；
实现机械臂基础技能封装；
参与机器人状态机、行为树等任务调度框架开发。
4. 视觉与机械臂系统联调
配合视觉算法完成机器人抓取任务；
完成视觉识别结果到机械臂坐标系的转换；
参与手眼标定、坐标转换、位姿规划等模块开发；
联调深度相机、位姿估计、机械臂控制系统。
5. 具身智能机器人方向探索
参与机器人示教、遥操作数据采集流程开发；
探索VLM/VLA模型与机器人运动控制结合方案；
参与机器人智能技能库建设。
二，任职要求
基础要求
本科及以上学历，机器人、自动化、计算机、控制、机械电子等相关专业；
熟悉Python或C++开发，具备Linux开发经验；
了解机器人基础理论，包括：
齐次变换矩阵；
坐标系转换；
正运动学与逆运动学；
欧拉角、四元数；
机械臂运动规划基础。
加分项
1. 七自由度机械臂经验（优先）
了解：
七自由度机械臂冗余控制；
多组IK解选择；
臂角规划；
Null Space优化。
2. 运动规划算法经验
了解或使用过：
MoveIt / MoveIt2；
OMPL；
RRT/RRT*；
CHOMP；
TrajOpt；
MPC；
轨迹优化算法。
3. 机器人项目经验
具备以下经验优先：
机械臂抓取项目；
手眼标定；
视觉伺服；
深度相机应用；
ROS/ROS2机器人开发；
机器人遥操作与示教采集。
4. AI机器人方向经验
了解以下方向优先：
VLM（视觉语言模型）；
VLA（视觉语言动作模型）；
Diffusion Policy；
模仿学习；
强化学习控制。
简历投递：hr@termitech.cn，主题格式：姓名+应聘岗位+应聘类型，期待与您携手同行！
19.具身智能世界模型研究实习生
一、岗位简介
我们正在组建具身智能与世界模型研究团队，围绕机器人对环境的感知、理解、预测和决策开展研究。
团队将探索如何利用视觉、多模态数据和机器人状态建立对真实世界的理解，预测环境随时间和动作产生的变化，并将世界模型应用于机器人规划、学习和任务执行。
实习生将参与论文调研、算法复现、数据处理、模型训练、实验评测和研究成果整理。根据个人背景和兴趣，可选择一个或多个研究方向。
二、研究方向
方向一：多模态具身表征
1. 研究视觉、视频、深度、点云、触觉、力觉和机器人状态等信息的统一表征。
2. 研究机器人、物体、环境和任务状态之间的空间关系。
3. 探索适用于机器人理解、预测和决策的多模态融合方法。
4. 提升模型在不同场景、任务和机器人平台中的泛化能力。
方向二：具身世界模型
1. 研究机器人与环境交互过程中的未来状态预测。
2. 探索基于图像、视频、机器人状态和动作数据的世界模型。
3. 研究世界模型的长时序预测、多种未来生成和不确定性建模。
4. 探索世界模型在机器人操作、导航和复杂任务中的应用。
5. 参与模型训练、微调、推理优化以及仿真或真实环境验证。
方向三：机器人动态建模与时序预测
1. 研究机器人动作、状态、轨迹和传感器数据的时序建模。
2. 研究机器人动作与环境变化之间的动态关系。
3. 探索多模态数据的时间对齐、状态预测和长期依赖建模。
4. 提升模型对机器人运动和交互过程的预测能力。
5. 研究动态模型在不同任务和机器人平台之间的迁移与泛化。
方向四：世界模型决策与评测
1. 研究如何利用世界模型辅助机器人进行任务规划和动作选择。
2. 探索世界模型与强化学习、模仿学习和具身智能模型的结合。
3. 构建世界模型相关的实验任务、评测方法和 Benchmark。
4. 评估模型在预测准确性、物理合理性、任务完成能力和决策价值等方面的表现。
5. 分析模型的典型失败案例，并从模型、数据和训练方法等方面提出改进方案。
三、岗位职责
1. 跟踪具身智能、世界模型、多模态学习、计算机视觉和机器人学习领域的最新研究进展。
2. 阅读并复现相关论文，完成模型训练、参数调优、实验评测和结果分析。
3. 参与研究问题定义、技术路线设计和实验方案制定。
4. 参与数据处理、模型开发、训练流程和评测工具建设。
5. 使用公开数据集、机器人仿真环境或真实机器人验证算法效果。
6. 根据实验结果分析模型瓶颈，并持续改进模型性能。
7. 维护研究代码、实验记录和技术文档，保证实验过程清晰且可复现。
8. 参与研究论文、技术报告、专利及其他研究成果的整理与撰写。
四、任职要求
1. 计算机、人工智能、自动化、机器人、电子信息、数学等相关专业本科、硕士或博士在读。
2. 熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 和 Linux 开发环境。
3. 具备良好的机器学习、深度学习、线性代数和概率论基础。
4. 熟悉计算机视觉、多模态学习、生成模型、时序建模、强化学习或机器人学习中的至少一个方向。
5. 具备较强的英文论文阅读能力，能够独立完成论文复现、模型训练和实验分析。
6. 具备良好的代码习惯、实验记录能力和团队协作意识。
7. 具有较强的问题分析和独立研究能力，能够根据实验结果提出合理的改进方案。
8. 对具身智能和世界模型具有强烈兴趣，愿意探索具有挑战性的前沿研究问题。
五、加分项
1. 有世界模型、视频理解、视频生成、多模态学习、时序建模或机器人学习相关经验。
2. 有 VLA、模仿学习、强化学习、机器人操作、导航或任务规划相关经验。
3. 熟悉一种或多种机器人仿真平台，有仿真任务开发或模型训练经验。
4. 有深度、点云、触觉、力觉、机器人状态或动作数据处理经验。
5. 有多卡训练、分布式训练或大模型训练经验。
6. 有机械臂、人形机器人、移动机器人或其他机器人真机实验经验。
7. 有计算机视觉、多模态学习、视频生成、具身智能或机器人学习相关竞赛和公开 Benchmark 经验。
8. 熟悉数据处理、模型训练、参数调优、结果分析和榜单提交流程，在公开比赛或榜单中取得较好成绩者优先。
9. 能够围绕评测指标快速定位问题，并通过数据、模型、训练或推理方法持续提升结果。
10. 有高质量科研项目、开源项目或学术论文经历者优先。
六、实习要求
1. 每周实习不少于 4 天。
2. 可连续实习 3 个月以上，能够长期实习者优先。
3. 能够独立推进研究任务，并定期汇报研究和实验进展。
4. 可参与论文投稿、专利申请和团队核心研究项目。
5. 优秀者可获得长期实习或正式岗位机会。
简历投递：hr@termitech.cn，主题格式：姓名+应聘岗位+应聘类型，期待与您携手同行！
