【成都 VLAVLMVLN/感知/规划/定位/深度学习算法工程师招聘】-猎头顾问成都招聘信息-猎聘

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职位介绍: 一、VLA/VLM/VLN算法工程师岗位职责： 1.VLA算法研发与优化。设计并实现先进的VLA模型架构，提升模型在机器人任务中的视觉理解、语言推理与动作生成能力; 2.探索多模态表征学习、模仿学习(IL)、强化学习(R等技术的融合应用，优化动作策略的精确性与鲁棒)性; 3.机器人数据闭环构建和数据质量把控。搭建机器人场景数据采集系统，涵盖视觉、语言指令、动作轨迹等多模态数据。根据模型表现迭代数据采集方法，构建高质量机器人训练数据集; 4.模型部署与系统集成。将VLA模型部署至机器人硬件平台，实现低延迟实时推理。最终联合机器人运动控制模块，完成从感知-决策-执行的端到端闭环验证;5.算法落地与性能调优。在真实机器人场景(如抓取导航、人机协作)中测试模型性能，持续迭代优化算法。任职资格: 1.自动化、计算机、机器人等相关专业硕士以上学历，本科5年工作经验，硕士3年工作经验，211/985本科，本科双非，硕士院校985，1年以上深度学习算法研究或工程经验; 2.精通Python，熟悉C++;熟练掌握PyTorch/TensorFlow框架，具备模仿学习(IL)或强化学习(RL)在多关节机器人(机械臂/灵巧手)的训练经验;3.熟悉VLA主流模型架构(如RDT,PI0,GROOT)及多关节机器人(机械臂/灵巧手)的训练经验; 3.熟悉VLA主流模型架构(如RDT,PI0,GROOT)及多模态融合技术，具备机器人数据采集、处理及模型部署经验; 4.了解机器人学基础(正/逆运动学、动力学、规划)具备机器人操作系统(ROS/ROS2)开发经验优先5.在CORL/IROS/ICRA/CVPR/ICCV等会议发表机器人学习相关论文优先。二、感知算法岗位职责： 1.负责对相机、激光雷达、深度相机、毫米波雷达等传感器进行性能评估、调试和多传感器联合标定。 2.根据实际应用场景，优化和迭代感知算法，包括点云预处理、地面提取、障碍物检测与跟踪等，提高算法的准确性和适应性。 3.负责感知算法的编码、单元测试、集成测试以及仿真测试，确保模块的稳定性和功能完整性。任职要求： 1.具备扎实的数学和计算机视觉基础，熟悉点云处理算法和机器学习算法。 2.熟练掌握Python/C/C++及相关工程基础，熟悉使用PCL、OpenCV等处理库。 3.具有使用RGBD、激光雷达、超声波、毫米波雷达等机器人传感器的经验，熟悉相关数据解析融合算法和目标跟踪方面的开发经验（如占用栅格地图、贝叶斯估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等）。 4.具有2年以上机器人或相关领域的算法研究或工程开发经验者优先考虑。 5.在机器人竞赛或公开数据集上有出色表现者优先考虑。三、规划算法工程师 1. 负责移动机器人轨迹规划算法、全覆盖路径规划算法、运动控制等算法开发、仿真及测试工作； 2. 负责移动机器人日常问题分析、导航功能模块评估及相关优化开发工作；任职要求： 1. 统招本科及以上学历，计算机、电子、通信等相关专业，有较强的数学基础和逻辑分析能力。 2. 熟悉常用的机器人路径/轨迹规划及控制算法，如A*、HybridA*、TEB、DWA、LQR、MPC等。 3. 熟练掌握全覆盖路径规划算法，包括但不限于弓形全覆盖规划算法、跨行弓形全覆盖规划算法、回形全覆盖路径规划算法。 4.良好的数学基础，熟悉二次优化、凸优化等理论者优先 5. 熟练掌握Linux, C/C++，Python等，了解常用的机器人算法开发工具如ROS、Coppelisim/Gazebo/Unity3D等。 6、有商用清洁机器人、扫地机器人、割草机相关经验的优先。四、深度学习算法工程师 1.负责研发基于视觉传感器的物体检测与追踪、关键点检测、语义分割等算法； 2.负责研发基于深度学习的机器人轨迹预测、行人意图推断等算法； 3.负责研发深度学习模型量化和加速、分布式训练等基础技术； 4.负责与嵌入式工程师协作，针对产品平台进行算法优化和部署。任职要求： 1.计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业硕士及以上学历； 2.5年以上同岗位经验，具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python进行开发； 3.熟练使用至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow等）； 4.有物体检测、目标追踪、语义分割、关键点检测等科研或开发经验者优先； 5.有立体视觉、多视图几何、多传感器融合等科研或开发经验者优先； 6.有模型加速和优化、分布式训练算法开发经验者优先； 7.在计算机视觉或机器人顶级会议/期刊上发表过论文者优先；五、定位算法工程师 1 负责室内大场景建图定位算法研发工作； 2 负责算法的产品化和维护迭代工作。任职要求： 1 自动化、电子工程、计算机科学或相关专业硕士及以上学历； 2 熟悉C/C++编程和常用数据结构算法，有良好的编程风格和编程习惯； 3 熟悉激光雷达相关开源方案（cartographer、Karto-SLAM等）； 4 熟悉常用的优化算法（高斯牛顿、梯度下降等）及相关开源库（ceres、g2o等）； 5 熟悉Linux，有ROS使用经验。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：智能硬件/消费电子

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