招贤纳士

1.本科及以上学历，计算机科学、机器人控制、人工智能、VLA算法等相关专业背景或相关行业工作经验;

2.掌握常见VLA模型(例如PI系列、OpenVLA、diffusion policy等)原理;

3.熟悉机器人运动控制，有VLA模型训练优化和实际上机部署执行经验;

4.熟练掌握主流深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow，具备优秀的系统级编程能力;

5.有LLM、Diffusion、Flow、MoE、VLA等大模型架构的分布式训练经验;

6.具备良好的逻辑思维、沟通协作能力和学习能力，能够独立解决复杂问题;

7.在ACM等程序设计比赛获奖、发表过自然语言处理/多模态相关顶级会议论文者优先。

1.本科及以上学历，深入理解主流仿真引擎(物理、渲染、游戏引擎)，如lsaac Sim、Mujoco、Gazebo、Unity、Unreal等，并具备开发经验;

2.熟练掌握C++/Python编程，具备良好的代码开发、调试与工程化能力;

3.熟悉机器人操作系统(ROS/ROS2)，能在仿真环境中进行开发;

4.具备环境建模、场景构建、传感器仿真及实时渲染相关经验;

5.对Sim2Real/Real2Sim有一定理解;

6.熟悉刚体/柔体动力学等领域。

1.本科及以上学历，计算机科学、计算数学、物理学、化学、力学、机械、航空航天、材料等相关专业或研究方向;

2.熟悉C/C++编程语言;

3.熟悉流体力学/电磁场/结构等领域;

4.熟悉偏微分方程数值解主流算法，例如有限差分/有限体积方法/有限元方法;

5.有OpenFOAM/SU2等开源软件或自研软件开发经验者优先。

1.本科及以上学历，数学、计算机科学、电子、物理学等相关专业或研究方向;

2.了解计算机体系结构及并行计算基础等相关知识;

3.熟练使用C/C++/CUDA/OpenCL语言进行高性能的程序编写;

4.在CPU/GPU/天河/神威等硬件平台有并行开发调优经验者优先;

5.对系统研发、算子性能调优、性能分析/建模、编译优化、通信优化等有经验者优先。

1.本科及以上学历，数学、计算机科学、电子信息工程、人工智能等相关专业;

2.具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、操作系统(内存管理、线程调度)、计算机体系结构(CPU/GPU/NPU架构等)等核心知识;

3.深入理解深度学习推理原理，有推理框架(vllm, SGLang, llama.cpp等)研发或优化经验，熟悉推理框架的整体架构与核心模块(算子库、执行引擎、内存管理、硬件适配层);

4.掌握大模型推理优化核心技术，包括但不限于量化(INT8/INT4/FP16混合精度)、算子融合、剪枝、蒸馏、动态批处理、内存复用等，具备推理优化实际落地案例者优先;

5.具备端侧硬件适配经验，能针对硬件特性优化算子访存、计算逻辑，提升推理性能。

1.本科及以上学历，数学、计算机科学、人工智能、电子、物理学等相关专业或研究方向，有AI for Science(数值仿真方向)项目或科研经历者优先;

2.了解基于深度学习的物理代理模型，熟练掌握神经网络求解器(Neural Solver)、物理信息神经网络(PINN)等核心技术，具备相关模型开发或优化经验者优先;

3.具备高效跨团队协作能力，能与仿真团队紧密配合;

4.熟悉Transformer、GNN、Neural Operator等主流模型架构，具备模型选型、调优及工程化落地能力，可适配科学仿真场景需求。

1.博士学历，数学、计算机科学、人工智能等相关专业;

2.具备深度学习、强化学习领域优秀研究经历，熟悉NLP/LLM全阶段算法。ACM ICPC/IOI等顶级算法竞赛获奖者或顶会(NeurIPS/ICML/ICLR等)发表论文者优先;

3.能够熟练使用PyTorch/TensorFlow/JAX等主流深度学习框架，精通NumPy/Scipy/Pandas等数据分析与科学计算库，了解GPU分布式训练者优先;

4.具有AI、AI Agent、大模型应用方向开发经验者优先。

1.博士学历，计算机科学、机器人、自动化、机械工程等相关专业;

2.精通至少一种主流机器人仿真平台(saac Sim/Mujoco/RaiSim/Gazebo)，熟悉其物理引擎原理及二次开发，能独立完成复杂场景的仿真建模;

3.理解real2sim2real技术关键点,具备域适应、仿真参数校准、虚拟-真实对齐等相关研究或项目经验者优先;

4.能够熟练使用Python/C++编程,掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，对具身智能仿真与真实落地结合有强烈兴趣。

5.在NeuriPS/ICLR/ICML/CoRL等顶会发表过仿真与real2sim2real相关论文者优先;

6.熟悉Unreal Engine/Unity渲染器，具备物理仿真与视觉渲染融合开发经验者优先。

1.硕士及以上学历，熟悉使用至少一种深度学习框架(Pytorch、Tensorflow)，能够独立使用框架完成网络模型的设计和训练、具备改进神经网络的能力且有过实际经验优先;

2.具备较强的数据意识，在用户画像构建、特征工程及搜推方面有经验者优先;

3.在项目中有过自然语言、语音、图像、视频、等多模态内容处理分析及实际落地经验。 具有跨领域的学习能力，能够快速适应新技术和新领域;

4.对传统和前沿的NLP/LLM、机器学习、大模型等相关技术都有了解和相关项目经验;

5.具有优秀的分析问题和解决问题的能力、快速学习的能力、良好的沟通协作能力。