主分类:机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"responsibilities": "VN/VLN导航算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 强化学习:优化视觉导航RL方案设计,基于issac sim搭建必要的模型训练环境并在至少一个典型使用场景(随叫随到、室外跟随、3D导航等)完成模型训练,场景成功率达到sota\n2. sim2real:强化学习方案实机部署与效果优化,主要方法包括但不限于仿真建模优化、域随机化、对抗学习、分层控制、混合学习、量化等,保障模型落地效果\n3. 数据工程:完善导航端到端模型仿真数据采集、标注、清洗、渲染等pipeline,优化模型metrics评价体系搭建与模型评测集合设计\n4. VN/VLN:开发基于模仿学习的视觉导航(或VLN)技术方案,具备zero/few-shot导航能力并验证VN/VLN作为下一代室内/外导航方案的可行性;推进导航在无图探索与3D复杂地形的方案落地与技术升级\n\n任职要求\n1. 具备基于强化学习的视觉导航系统研发能力,能使用Isaac Sim搭建仿真环境并完成训练达到行业领先水平;\n2. 拥有仿真到实机迁移落地经验,能通过域随机化、对抗学习与分层控制等方法优化模型在真实设备上的表现;\n3. 熟悉端到端导航系统开发,具备数据采集、处理与模型评测体系搭建经验,能应对无地图环境与复杂地形挑战;\n4. 具备探索模仿学习在零样本或少样本导航中应用的能力,能推动无图环境与复杂地形下的导航技术升级;\n5. 能识别仿真失配关键因素并制定优化策略,具备系统性测试与评估框架构建能力;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"requirements_text": "VN/VLN导航算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 强化学习:优化视觉导航RL方案设计,基于issac sim搭建必要的模型训练环境并在至少一个典型使用场景(随叫随到、室外跟随、3D导航等)完成模型训练,场景成功率达到sota\n2. sim2real:强化学习方案实机部署与效果优化,主要方法包括但不限于仿真建模优化、域随机化、对抗学习、分层控制、混合学习、量化等,保障模型落地效果\n3. 数据工程:完善导航端到端模型仿真数据采集、标注、清洗、渲染等pipeline,优化模型metrics评价体系搭建与模型评测集合设计\n4. VN/VLN:开发基于模仿学习的视觉导航(或VLN)技术方案,具备zero/few-shot导航能力并验证VN/VLN作为下一代室内/外导航方案的可行性;推进导航在无图探索与3D复杂地形的方案落地与技术升级\n\n任职要求\n1. 具备基于强化学习的视觉导航系统研发能力,能使用Isaac Sim搭建仿真环境并完成训练达到行业领先水平;\n2. 拥有仿真到实机迁移落地经验,能通过域随机化、对抗学习与分层控制等方法优化模型在真实设备上的表现;\n3. 熟悉端到端导航系统开发,具备数据采集、处理与模型评测体系搭建经验,能应对无地图环境与复杂地形挑战;\n4. 具备探索模仿学习在零样本或少样本导航中应用的能力,能推动无图环境与复杂地形下的导航技术升级;\n5. 能识别仿真失配关键因素并制定优化策略,具备系统性测试与评估框架构建能力;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
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"fulltext": "VN/VLN导航算法工程师\nVN/VLN导航算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 强化学习:优化视觉导航RL方案设计,基于issac sim搭建必要的模型训练环境并在至少一个典型使用场景(随叫随到、室外跟随、3D导航等)完成模型训练,场景成功率达到sota\n2. sim2real:强化学习方案实机部署与效果优化,主要方法包括但不限于仿真建模优化、域随机化、对抗学习、分层控制、混合学习、量化等,保障模型落地效果\n3. 数据工程:完善导航端到端模型仿真数据采集、标注、清洗、渲染等pipeline,优化模型metrics评价体系搭建与模型评测集合设计\n4. VN/VLN:开发基于模仿学习的视觉导航(或VLN)技术方案,具备zero/few-shot导航能力并验证VN/VLN作为下一代室内/外导航方案的可行性;推进导航在无图探索与3D复杂地形的方案落地与技术升级\n\n任职要求\n1. 具备基于强化学习的视觉导航系统研发能力,能使用Isaac Sim搭建仿真环境并完成训练达到行业领先水平;\n2. 拥有仿真到实机迁移落地经验,能通过域随机化、对抗学习与分层控制等方法优化模型在真实设备上的表现;\n3. 熟悉端到端导航系统开发,具备数据采集、处理与模型评测体系搭建经验,能应对无地图环境与复杂地形挑战;\n4. 具备探索模仿学习在零样本或少样本导航中应用的能力,能推动无图环境与复杂地形下的导航技术升级;\n5. 能识别仿真失配关键因素并制定优化策略,具备系统性测试与评估框架构建能力;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。\nVN/VLN导航算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 强化学习:优化视觉导航RL方案设计,基于issac sim搭建必要的模型训练环境并在至少一个典型使用场景(随叫随到、室外跟随、3D导航等)完成模型训练,场景成功率达到sota\n2. sim2real:强化学习方案实机部署与效果优化,主要方法包括但不限于仿真建模优化、域随机化、对抗学习、分层控制、混合学习、量化等,保障模型落地效果\n3. 数据工程:完善导航端到端模型仿真数据采集、标注、清洗、渲染等pipeline,优化模型metrics评价体系搭建与模型评测集合设计\n4. VN/VLN:开发基于模仿学习的视觉导航(或VLN)技术方案,具备zero/few-shot导航能力并验证VN/VLN作为下一代室内/外导航方案的可行性;推进导航在无图探索与3D复杂地形的方案落地与技术升级\n\n任职要求\n1. 具备基于强化学习的视觉导航系统研发能力,能使用Isaac Sim搭建仿真环境并完成训练达到行业领先水平;\n2. 拥有仿真到实机迁移落地经验,能通过域随机化、对抗学习与分层控制等方法优化模型在真实设备上的表现;\n3. 熟悉端到端导航系统开发,具备数据采集、处理与模型评测体系搭建经验,能应对无地图环境与复杂地形挑战;\n4. 具备探索模仿学习在零样本或少样本导航中应用的能力,能推动无图环境与复杂地形下的导航技术升级;\n5. 能识别仿真失配关键因素并制定优化策略,具备系统性测试与评估框架构建能力;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。\nVN/VLN导航算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 强化学习:优化视觉导航RL方案设计,基于issac sim搭建必要的模型训练环境并在至少一个典型使用场景(随叫随到、室外跟随、3D导航等)完成模型训练,场景成功率达到sota\n2. sim2real:强化学习方案实机部署与效果优化,主要方法包括但不限于仿真建模优化、域随机化、对抗学习、分层控制、混合学习、量化等,保障模型落地效果\n3. 数据工程:完善导航端到端模型仿真数据采集、标注、清洗、渲染等pipeline,优化模型metrics评价体系搭建与模型评测集合设计\n4. VN/VLN:开发基于模仿学习的视觉导航(或VLN)技术方案,具备zero/few-shot导航能力并验证VN/VLN作为下一代室内/外导航方案的可行性;推进导航在无图探索与3D复杂地形的方案落地与技术升级\n\n任职要求\n1. 具备基于强化学习的视觉导航系统研发能力,能使用Isaac Sim搭建仿真环境并完成训练达到行业领先水平;\n2. 拥有仿真到实机迁移落地经验,能通过域随机化、对抗学习与分层控制等方法优化模型在真实设备上的表现;\n3. 熟悉端到端导航系统开发,具备数据采集、处理与模型评测体系搭建经验,能应对无地图环境与复杂地形挑战;\n4. 具备探索模仿学习在零样本或少样本导航中应用的能力,能推动无图环境与复杂地形下的导航技术升级;\n5. 能识别仿真失配关键因素并制定优化策略,具备系统性测试与评估框架构建能力;\n6. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
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