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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "机器人物理角色动画算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责机器人物理角色动画数据生成； \n2. 负责算法移植到机器人上并完成相应的功能实机验证； \n3. 持续跟踪国内外计算机图形学前沿研究成果，并进行相关算法复现。",
"requirements_text": "1. 硕士及以上学历，计算机图形学、人工智能、机器学习、机器人、应用数学等专业，理论功底深厚，有相关足式机器人控制经验优先； \n2. 扎实的数学基础，精通线性代数，优化方法，统计理论等，并熟悉这些技术在计算机图形学/3D视觉中的应用；\n3. 掌握诸如MDM、priorMDM、MLD、MoFusion等主流角色动画生成算法，对Diffusion、Transformer等基础算法具有深入的理解；\n4. 扎实的C++、python编程能力；\n5. 熟悉NVIDIA Isaac 平台使用，可以处理大规模数据，利用PyTorch、TensorFlow等框架进行大规模训练；\n6. 了解3D建模软件（例如Maya，3DS Max, Blender）的使用，熟悉常用的3D模型格式；\n7. 在相关领域的期刊/会议上以一作身份发表过文章，例如SIGGRAPH/TVCG/PAMI/IJCV/CVPR/ICCV/ECCV者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"动画",
"建模"
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"preferred_qualifications": "1. 硕士及以上学历，计算机图形学、人工智能、机器学习、机器人、应用数学等专业，理论功底深厚，有相关足式机器人控制经验优先；7. 在相关领域的期刊/会议上以一作身份发表过文章，例如SIGGRAPH/TVCG/PAMI/IJCV/CVPR/ICCV/ECCV者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "机器人物理角色动画算法工程师\n职位描述\n1. 负责机器人物理角色动画数据生成； \n2. 负责算法移植到机器人上并完成相应的功能实机验证； \n3. 持续跟踪国内外计算机图形学前沿研究成果，并进行相关算法复现。\n\n职位要求\n1. 硕士及以上学历，计算机图形学、人工智能、机器学习、机器人、应用数学等专业，理论功底深厚，有相关足式机器人控制经验优先； \n2. 扎实的数学基础，精通线性代数，优化方法，统计理论等，并熟悉这些技术在计算机图形学/3D视觉中的应用；\n3. 掌握诸如MDM、priorMDM、MLD、MoFusion等主流角色动画生成算法，对Diffusion、Transformer等基础算法具有深入的理解；\n4. 扎实的C++、python编程能力；\n5. 熟悉NVIDIA Isaac 平台使用，可以处理大规模数据，利用PyTorch、TensorFlow等框架进行大规模训练；\n6. 了解3D建模软件（例如Maya，3DS Max, Blender）的使用，熟悉常用的3D模型格式；\n7. 在相关领域的期刊/会议上以一作身份发表过文章，例如SIGGRAPH/TVCG/PAMI/IJCV/CVPR/ICCV/ECCV者优先。\n1. 负责机器人物理角色动画数据生成； \n2. 负责算法移植到机器人上并完成相应的功能实机验证； \n3. 持续跟踪国内外计算机图形学前沿研究成果，并进行相关算法复现。\n1. 硕士及以上学历，计算机图形学、人工智能、机器学习、机器人、应用数学等专业，理论功底深厚，有相关足式机器人控制经验优先； \n2. 扎实的数学基础，精通线性代数，优化方法，统计理论等，并熟悉这些技术在计算机图形学/3D视觉中的应用；\n3. 掌握诸如MDM、priorMDM、MLD、MoFusion等主流角色动画生成算法，对Diffusion、Transformer等基础算法具有深入的理解；\n4. 扎实的C++、python编程能力；\n5. 熟悉NVIDIA Isaac 平台使用，可以处理大规模数据，利用PyTorch、TensorFlow等框架进行大规模训练；\n6. 了解3D建模软件（例如Maya，3DS Max, Blender）的使用，熟悉常用的3D模型格式；\n7. 在相关领域的期刊/会议上以一作身份发表过文章，例如SIGGRAPH/TVCG/PAMI/IJCV/CVPR/ICCV/ECCV者优先。",
"standard_classification": {
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