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具身智能訓(xùn)練師（Embodied AI Trainer）
工作地點(diǎn)：上海
工作性質(zhì)：全職
薪資范圍：20,000-40,000 RMB/月（根據(jù)經(jīng)驗(yàn)及能力評(píng)估）
到崗時(shí)間：盡快
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崗位職責(zé)
1. 機(jī)器人行為訓(xùn)練與優(yōu)化
- 設(shè)計(jì)并實(shí)施具身智能體（如服務(wù)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛代理等）的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練策略，優(yōu)化其在物理環(huán)境中的交互能力。
- 構(gòu)建仿真訓(xùn)練環(huán)境（如使用PyBullet、Isaac Gym等），模擬真實(shí)場(chǎng)景以提升智能體的泛化能力。
- 針對(duì)具體任務(wù)（如物體抓取、導(dǎo)航避障、人機(jī)對(duì)話(huà)）調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)與策略模型。
2. 多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)訓(xùn)練
- 整合視覺(jué)（CV）、語(yǔ)音（ASR/NLP）、傳感器數(shù)據(jù)等多模態(tài)輸入，訓(xùn)練智能體實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的決策與動(dòng)作生成。
- 參與構(gòu)建人類(lèi)示范數(shù)據(jù)集（Human Demonstration），通過(guò)模仿學(xué)習(xí)（Imitation Learning）加速訓(xùn)練過(guò)程。
3. 算法落地與性能調(diào)優(yōu)
- 將實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練模型遷移至實(shí)體機(jī)器人硬件，解決實(shí)時(shí)性、算力限制等工程問(wèn)題。
- 監(jiān)控智能體在真實(shí)場(chǎng)景中的表現(xiàn)，持續(xù)迭代訓(xùn)練策略并修復(fù)“現(xiàn)實(shí)鴻溝”（Reality Gap）。
4. 協(xié)作與創(chuàng)新
- 與算法工程師、機(jī)器人工程師緊密協(xié)作，定義訓(xùn)練需求與評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。
- 探索前沿技術(shù)（如大語(yǔ)言模型與具身智能結(jié)合、Zero-shot Adaptation等）。
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任職要求
1.專(zhuān)業(yè)背景
- 計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)、人工智能等相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷，或本科+2年相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
2. 技術(shù)能力
- 熟悉主流強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架（如RLlib、Stable Baselines3）及機(jī)器人仿真工具（ROS/ROS2、Gazebo）。
- 掌握Python/C++，具備PyTorch/TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
- 了解機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制（如SLAM、Motion Planning）或人機(jī)交互技術(shù)者優(yōu)先。
- 有實(shí)體機(jī)器人（如機(jī)械臂、無(wú)人車(chē)）調(diào)試經(jīng)驗(yàn)者加分。
3. 軟性技能
- 對(duì)“具身智能”領(lǐng)域有強(qiáng)烈興趣，具備扎實(shí)的文獻(xiàn)閱讀與復(fù)現(xiàn)能力。
- 邏輯清晰，能通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式分析訓(xùn)練瓶頸。
- 較強(qiáng)的跨團(tuán)隊(duì)溝通能力，適應(yīng)敏捷開(kāi)發(fā)流程。
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加分項(xiàng)
- 發(fā)表過(guò)機(jī)器人學(xué)習(xí)相關(guān)頂會(huì)論文（如CoRL、ICRA、RSS）。
- 參與過(guò)具身智能開(kāi)源項(xiàng)目（如AllenAct、Habitat-Lab）。
- 熟悉云機(jī)器人（Cloud Robotics）或邊緣計(jì)算部署。
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團(tuán)隊(duì)與資源
- 提供高性能計(jì)算集群（GPU/TPU）及多類(lèi)型機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
- 與全球頂尖AI實(shí)驗(yàn)室合作機(jī)會(huì)，探索具身智能前沿方向。
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備注：本崗位聚焦“AI+物理世界”的交叉領(lǐng)域，候選人需兼具算法思維與工程實(shí)踐熱情。