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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"job": {
"job_title": "【大模型北斗实习】具身智能技术研究",
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"department": "未披露",
"location": "北京市 / 上海市 / 深圳市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"requirements": {
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"degree": "计算机科学、机器人学、人工智能、自动化或相关领域的在读硕士或博士研究生",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "深度参与具身智能“感知-决策-行动”技术全链路的技术攻关，在以下一个或多个方向上进行深入研究：\n1.感知与决策规划：提升多模态大模型在具身场景下的能力表现，包括在复杂动态环境中对物体位姿、状态、物理属性的精准理解，以及对复杂任务的任务推理与拆解能力。\n2.行动与控制：基于真机示教数据以及海量互联网视频数据，训练机器人掌握高精度的操作技能。在机器人上研究并实践强化学习算法，优化机器人的动作策略，提升其在物理世界中的动作鲁棒性和技能泛化。\n3.仿真与虚实迁移：参与构建高逼真度的物理仿真环境（如 Isaac Sim, SAPIEN 等），用于大规模、低成本地训练和验证具身智能算法。",
"requirements_text": "1.计算机科学、机器人学、人工智能、自动化或相关领域的在读硕士或博士研究生。\n2.具备扎实的编程能力，精通 Python，熟悉 C++者优先，且熟练掌握 PyTorch 框架。\n3.对机器学习、深度学习、计算机视觉等领域有深入的理论理解。\n4.在具身智能领域有深入研究，熟悉 VLA的前沿模型。\n5.对具身智能和机器人技术抱有浓厚兴趣和热情，具备出色的自驱力、快速学习能力和解决问题的能力。\n6.在ICRA, CVPR, ICLR, IROS等人工智能或机器人学会议上有论文发表者。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
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"解决问题",
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"preferred_qualifications": "2.具备扎实的编程能力，精通 Python，熟悉 C++者优先，且熟练掌握 PyTorch 框架",
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"fulltext": "【大模型北斗实习】具身智能技术研究\n【大模型北斗实习】具身智能技术研究\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市 / 深圳市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法,硬件,软件\n更新时间：2025-05-23\n\n岗位职责\n深度参与具身智能“感知-决策-行动”技术全链路的技术攻关，在以下一个或多个方向上进行深入研究：\n1.感知与决策规划：提升多模态大模型在具身场景下的能力表现，包括在复杂动态环境中对物体位姿、状态、物理属性的精准理解，以及对复杂任务的任务推理与拆解能力。\n2.行动与控制：基于真机示教数据以及海量互联网视频数据，训练机器人掌握高精度的操作技能。在机器人上研究并实践强化学习算法，优化机器人的动作策略，提升其在物理世界中的动作鲁棒性和技能泛化。\n3.仿真与虚实迁移：参与构建高逼真度的物理仿真环境（如 Isaac Sim, SAPIEN 等），用于大规模、低成本地训练和验证具身智能算法。\n\n岗位基本要求\n1.计算机科学、机器人学、人工智能、自动化或相关领域的在读硕士或博士研究生。\n2.具备扎实的编程能力，精通 Python，熟悉 C++者优先，且熟练掌握 PyTorch 框架。\n3.对机器学习、深度学习、计算机视觉等领域有深入的理论理解。\n4.在具身智能领域有深入研究，熟悉 VLA的前沿模型。\n5.对具身智能和机器人技术抱有浓厚兴趣和热情，具备出色的自驱力、快速学习能力和解决问题的能力。\n6.在ICRA, CVPR, ICLR, IROS等人工智能或机器人学会议上有论文发表者。\n深度参与具身智能“感知-决策-行动”技术全链路的技术攻关，在以下一个或多个方向上进行深入研究：\n1.感知与决策规划：提升多模态大模型在具身场景下的能力表现，包括在复杂动态环境中对物体位姿、状态、物理属性的精准理解，以及对复杂任务的任务推理与拆解能力。\n2.行动与控制：基于真机示教数据以及海量互联网视频数据，训练机器人掌握高精度的操作技能。在机器人上研究并实践强化学习算法，优化机器人的动作策略，提升其在物理世界中的动作鲁棒性和技能泛化。\n3.仿真与虚实迁移：参与构建高逼真度的物理仿真环境（如 Isaac Sim, SAPIEN 等），用于大规模、低成本地训练和验证具身智能算法。\n1.计算机科学、机器人学、人工智能、自动化或相关领域的在读硕士或博士研究生。\n2.具备扎实的编程能力，精通 Python，熟悉 C++者优先，且熟练掌握 PyTorch 框架。\n3.对机器学习、深度学习、计算机视觉等领域有深入的理论理解。\n4.在具身智能领域有深入研究，熟悉 VLA的前沿模型。\n5.对具身智能和机器人技术抱有浓厚兴趣和热情，具备出色的自驱力、快速学习能力和解决问题的能力。\n6.在ICRA, CVPR, ICLR, IROS等人工智能或机器人学会议上有论文发表者。",
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