[上海]中科智云科技有限公司

职位：仿真与数据架构师|多模态感知与表征学习工程师|强化学习与控制算法专家|系统集成与边缘计算工程师
发布时间：2026-03-05
工作地点：上海
信息来源：清华大学
职位类型：全职
专业标签：计算机 自动化
职位描述
公司名称： 中科智云科技有限公司 公司性质： 民营企业

公司规模：50~100人公司行业：信息传输、软件和信息技术服务业

职位性质：全职职位类别：其他专业技术人员

学历要求：本科,博士,硕士招聘人数：4

工作地点： 上海市普陀区

职位标签：

职位描述

简历请投递至邮件: hr_cr@
邮件名：姓名-学校-应聘岗位

岗位一：仿真与数据架构师 (Senior Simulation & Data Architect)
职位概述： 你将作为 数字物理世界的造物主 ，主导重构我们现有的重型工业设备（塔吊、装卸船机等）仿真系统。打破过去 一机一模 的烟囱架构，基于 Unity3D/UE 构建一个支持刚体动力学、传感器仿真、且时间步严格对齐的统一工业具身智能仿真底座，为我们的 世界模型 源源不断地输送高质量的训练养料。

核心职责：

1、底层引擎重构：剥离现有业务代码，基于 Unity3D 或 UE 构建统一的物理仿真底座。实现物理引擎Tick、渲染Tick与传感器采样频率的严格确定性同步（Deterministic Execution）。

2、资产参数化与运动学建模：开发统一的装备描述解析模块（如兼容 URDF/MJCF），实现通过参数配置文件自动生成设备运动学模型和物理约束。

3、数据采集与标注管线开发：开发符合强化学习标准（如 OpenAI Gymnasium 接口）的环境封装。实现多模态传感器数据（多视角图像、多线雷达点云、IMU）与动作、奖励的高频对齐打卷及落盘储存。

4、环境域随机化 (Domain Randomization)：开发场景泛化脚本，随机生成光照、天气、粉尘、动力学摩擦系数等干扰，提升后续深度学习模型的泛化能力。

任职要求：

1、计算机科学、软件工程等相关专业本科及以上学历。

2、极强的工程能力：精通 C# / C++，具备 Unity3D 或 Unreal Engine 底层开发经验。

3、物理仿真经验：深入理解 PhysX、Havok 或 Chaos 等物理引擎底层机制，精通刚体动力学、碰撞检测与关节约束设置。

加分项：有自动驾驶仿真（如 CARLA, LGSVL）或机器人仿真（如 Isaac Sim, Gazebo）开发经验者优先；熟悉图形学渲染管线者优先。

岗位二：多模态感知与表征学习工程师 (Multi-modal Perception & Representation Engineer)
职位概述： 你将负责为工业设备构建强大的 视神经 。通过引入前沿的自监督学习与掩码建模架构（如 V-JEPA），将复杂的工业现场视频流和激光雷达点云降维压缩为高密度的物理隐空间特征（Latent Vector），彻底屏蔽粉尘、光影干扰，为下游的世界模型预测提供最纯粹的几何与语义输入。

核心职责：

1、编码器网络设计：搭建处理多线激光雷达 3D 点云（基于 PointNet++/VoxelNet）和多视角摄像头画面的深度学习视觉模型，探索多模态特征的早期/晚期融合机制。

2、自监督预训练：利用海量无标注仿真与真实场景数据，设计掩码预测（Masked Modeling）等自监督任务，训练模型的特征提取与物理常识理解能力。

3、表征质量验证：设计线性探测（Linear Probing）任务，验证隐特征是否充分解耦并包含了位置、速度、几何形状等关键物理信息。

4、端侧部署与优化：将训练好的 PyTorch 模型转换为 TensorRT 或 ONNX 格式，针对车载边缘计算平台进行算力与内存占用优化，满足 30Hz 以上的实时推理需求。

任职要求：

1、人工智能、计算机视觉、自动化等相关专业硕士及以上学历。

2、代码底盘：精通 Python 与 PyTorch，具备扎实的深度学习网络手写能力，熟悉分布式训练（DDP）。

3、算法前沿：深入理解 Transformer、自注意力机制（Self-Attention）及 3D 点云处理算法。熟悉 MAE、JEPA 等掩码自编码器架构。

加分项：有自动驾驶 BEV 感知或大规模预训练模型（Foundation Model）研发经验者优先。

岗位三：强化学习与控制算法专家 (RL & Control Algorithm Expert)
职位概述： 这是一个极具挑战的 跨界 核心岗位。你将作为系统的 大脑构造者 ，在隐空间内训练具有预测能力的世界模型（类似 TD-MPC2）。你需要将 AI 的前瞻性（前馈预测规划）与传统 PID 的绝对可靠性（反馈纠错）完美融合，实现重型工业设备的毫秒级安全决策与平顺控制。

核心职责：

1、世界模型动力学训练：在冻结的感知隐空间内，训练基于时序差分（TD-Learning）或预测控制的动态网络（Dynamics Model），实现未来状态的高速推演。

2、Reward Engineering (奖励工程)：将工业现场的安全底线、防摇摆、轨迹精准度等 硬规则 数学化，设计合理的多维代价/奖励函数。

3、并行推演规划：基于 MPPI 或 CEM 等算法，在潜空间内实现大规模并行轨迹采样与寻优，输出基准前馈控制指令。

4、AI 与传统控制融合：负责将基于模型的控制（MPC）前馈指令与下位机底层的 PID 反馈控制器进行频率解耦与动态融合，并处理 Sim2Real（仿真到现实）的域迁移问题。

任职要求：

1、机器人学、自动化、控制工程或 AI 等相关专业硕士/博士学历。

2、真正的跨界能力：既懂主流深度强化学习（PPO, SAC, TD3, Model-based RL），又精通经典控制理论（PID, LQR, MPC，运动学/动力学建模）。

3、数学与逻辑：极强的数学功底，能够独立推导时序差分与最优控制相关的核心公式并落地为代码（Python/C++）。

加分项：有在真实机器人、无人机或自动驾驶车辆上成功部署强化学习闭环控制方案（Sim2Real）的经验者极其优先。

岗位四：系统集成与边缘计算工程师 (System Integration & Edge Computing Engineer)
职位概述： 你将是整个具身智能系统的 中枢神经与安全网 。负责将高算力的 AI 模型、低延迟的通信中间件以及高可靠的底层 PLC 硬件无缝衔接。在追求智能化的同时，守住重型工业设备不可妥协的绝对安全底线。

核心职责：

1、通信中间件与架构设计：基于 ROS2、gRPC 或 DDS 构建高吞吐、低延迟的节点间通信总线，打通感知、规划与控制层的数据流转。

2、时钟同步与实时性保证：处理异构系统（GPU 计算节点与底层 MCU/PLC）之间的时间戳对齐与心跳同步，确保前馈指令下发的确定性延迟。

3、边缘侧工程落地：负责 AI 算法在 NVIDIA Jetson Orin 或工控机环境下的系统级部署与性能压榨。

4、安全熔断机制开发：开发独立于 AI 大脑的 看门狗（Watchdog） 模块。基于底层传感器限位、总线延迟及异常指令特征，实现微秒级的软硬件综合急停与控制权剥夺逻辑。

任职要求：

1、电子工程、自动化、嵌入式系统等相关专业本科及以上学历。

2、系统级编程：精通现代 C++ (C++14/17) 及 Linux 操作系统底层开发，熟悉多线程并发与内存管理。

3、通信总线与机器人框架：熟练掌握 ROS/ROS2 体系，熟悉 TCP/UDP 及工业现场总线协议（如 CAN, Modbus, Profinet 等）。

4、硬件交互：具备与 PLC、伺服电机驱动器、传感器进行底层数据交互与调试的丰富经验。

加分项：熟悉工业功能安全标准（如 IEC 61508, ISO 13849），或有 RT-Linux 实时操作系统开发经验者优先。

单位简介

中科智云是中国领先的工业装备具身智能平台服务提供商，是国家级专精特新小巨人企业。推动工业装备无人化升级，助力传统行业智能化转型。公司基于多模态大模型打造的具身智能平台，实现了完全无人化的设备自动驾驶、环境感知、决策规划与精确控制执行。公司技术已广泛应用于港口、工厂及建筑工地等关键场景，覆盖塔吊、行吊、堆取料机、装卸船机等核心设备。通过具身智能平台有效解决传统行业痛点，帮助客户大幅降低成本、提升作业效率与安全性，在产品商业化和技术方面已处于行业领先地位。

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