具身智能训练师（Embodied AI Trainer）
工作地点：上海
工作性质：全职
薪资范围：20,000-40,000 RMB/月（根据经验及能力评估）
到岗时间：尽快
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岗位职责
1. 机器人行为训练与优化
- 设计并实施具身智能体（如服务机器人、自动驾驶代理等）的强化学习（RL）训练策略，优化其在物理环境中的交互能力。
- 构建仿真训练环境（如使用PyBullet、Isaac Gym等），模拟真实场景以提升智能体的泛化能力。
- 针对具体任务（如物体抓取、导航避障、人机对话）调整奖励函数与策略模型。
2. 多模态数据驱动训练
- 整合视觉（CV）、语音（ASR/NLP）、传感器数据等多模态输入，训练智能体实现复杂环境下的决策与动作生成。
- 参与构建人类示范数据集（Human Demonstration），通过模仿学习（Imitation Learning）加速训练过程。
3. 算法落地与性能调优
- 将实验室训练模型迁移至实体机器人硬件，解决实时性、算力限制等工程问题。
- 监控智能体在真实场景中的表现，持续迭代训练策略并修复“现实鸿沟”（Reality Gap）。
4. 协作与创新
- 与算法工程师、机器人工程师紧密协作，定义训练需求与评估标准。
- 探索前沿技术（如大语言模型与具身智能结合、Zero-shot Adaptation等）。
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任职要求
1.专业背景
- 计算机科学、机器人学、人工智能等相关领域硕士及以上学历，或本科+2年相关经验。
2. 技术能力
- 熟悉主流强化学习框架（如RLlib、Stable Baselines3）及机器人仿真工具（ROS/ROS2、Gazebo）。
- 掌握Python/C++，具备PyTorch/TensorFlow深度学习框架实战经验。
- 了解机器人运动控制（如SLAM、Motion Planning）或人机交互技术者优先。
- 有实体机器人（如机械臂、无人车）调试经验者加分。
3. 软性技能
- 对“具身智能”领域有强烈兴趣，具备扎实的文献阅读与复现能力。
- 逻辑清晰，能通过数据驱动方式分析训练瓶颈。
- 较强的跨团队沟通能力，适应敏捷开发流程。
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加分项
- 发表过机器人学习相关顶会论文（如CoRL、ICRA、RSS）。
- 参与过具身智能开源项目（如AllenAct、Habitat-Lab）。
- 熟悉云机器人（Cloud Robotics）或边缘计算部署。
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团队与资源
- 提供高性能计算集群（GPU/TPU）及多类型机器人实验平台。
- 与全球顶尖AI实验室合作机会，探索具身智能前沿方向。
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备注：本岗位聚焦“AI+物理世界”的交叉领域，候选人需兼具算法思维与工程实践热情。