具身智能系统工程师

1. 定义并设计具身智能本体架构，结合应用场景（无人机、移动机器人、人形机器人等）定义形态、自由度、感知-决策-执行链路，形成从概念到功能定义的系统方案； 2. 构建并优化具身数据采集与训练软件系统，涵盖多模态数据（视觉、力觉、IMU、关节状态等）采集、仿真数据合成、数据标注与增强、以及端到端训练pipeline的设计与部署； 3. 建立并完善具身智能系统测评体系，设计面向真实场景的评测指标与基准测试方案，覆盖感知理解、任务规划、运动控制、人机协作、鲁棒性与安全性等维度，推动测评从仿真到实机的闭环验证； 4. 掌握具身智能EE架构，理解传感器选型与融合（视觉、IMU、力/力矩、触觉等）、计算平台选型与边缘部署、功耗与实时性约束，能够主导或深度参与软硬件协同设计； 5. 推动具身智能技术与机器人硬件的深度融合，探索基于大模型、生成式AI的具身智能新范式，并能够通过原型系统验证技术可行性； 6. 营造团队自驱成长思维，推动具有责任感和极端主人翁精神的高绩效团队文化； 7. 直接参与概念、设计、架构和技术路线的制定与审查，为具身智能产品化提供关键决策输入。 【任职要求】 1. 计算机、机器人工程、控制工程、人工智能或相关专业背景，硕士及以上优先； 具有丰富的具身智能系统研发经验，熟悉具身智能的数据采集与标注流程、仿真训练框架（如Isaac Sim、MuJoCo、Habitat、SAPIEN等）、以及具身大模型（如RT-2、Octo、VLA等）的训练与部署； 2. 对具身智能评测体系有深入理解，熟悉主流具身智能基准测试（如CALVIN、BEHAVIOR-1K、ManiSkill、EmbodiedQA等），能够设计面向业务场景的自定义评测方案； 3. 具备EE架构与硬件协同设计能力，熟悉传感器选型与多模态融合、嵌入式计算平台（如NVIDIA Jetson、高通RB5等）、实时操作系统与中间件（如ROS 2），有软硬件联合调试经验； 4. 具备跨学科综合能力，能够整合计算机视觉、自然语言处理、运动规划、控制理论、机械/电子工程等领域的知识，解决具身智能系统工程问题； 5. 能够产出具身智能原型系统，以DEMO和原理样机推动团队对新技术的采纳与技术路线的决策； 6. 熟悉具身智能前沿进展，持续跟踪学术界与工业界动态（如Open X-Embodiment、ABot-World、VLA等开源体系与数据集），能够结合行业研究为产品定位提供输入。