[北京江苏]简智新创（北京）机器人科技有限公司

职位：2027招聘
发布时间：2026-09-21
工作地点：北京 其它
信息来源：北京航空航天大学
职位类型：全职
专业标签：数学类 计算机 自动化
职位描述
简智新创（北京）机器人科技有限公司
发布时间：2026-09-21
福利:"五险一金","解决北京户口","试用期满薪","年底双薪","季度奖金","带薪年假","定期体检","弹性工作","节日礼物","岗位晋升"
职位名称:触觉算法工程师
|||职位名称:模型后训练算法工程师
|||职位名称:智能平台开发工程师
|||职位名称:VLA模型训练算法工程师
|||职位名称:计算机视觉算法工程师
|||职位名称:真机强化学习模型算法工程师
|||职位名称:模型推理优化算法工程师
|||职位名称:具身智能算法工程师（3D人体与手部感知方向）
|||职位名称:4D场景重建 & 具身世界模型算法工程师
|||职位名称:VLM基座模型(视觉生成)
学历:硕士,博士
|||学历:硕士,博士
|||学历:硕士
|||学历:硕士,博士
|||学历:硕士,博士
|||学历:硕士,博士
|||学历:硕士,博士
|||学历:硕士,博士
|||学历:硕士,博士
|||学历:硕士,博士
需求人数:5
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|||需求人数:2
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|||需求人数:4
|||需求人数:2
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|||需求人数:5
需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
|||需求专业:不限专业
工作地点:江苏省苏州市
|||工作地点:江苏省苏州市
|||工作地点:北京市,江苏省苏州市
|||工作地点:北京市,江苏省苏州市
|||工作地点:北京市,江苏省苏州市
|||工作地点:江苏省苏州市
|||工作地点:北京市,江苏省苏州市
|||工作地点:北京市,江苏省苏州市
|||工作地点:北京市,江苏省苏州市
|||工作地点:北京市,江苏省苏州市
职位描述:岗位职责
1、数学，计算电磁学，计算机相关专业硕士；
2、具备扎实的数学基础，熟悉QP优化器底层实现方式；
3、具备手撕底层数学库的能力，对数据敏感，对稀疏矩阵病态矩阵求解有经验优先；
职位要求
1、熟悉MLP,PINN,GCN等神经网络模型，并具备模型往MCU迁移能力；
2、熟悉掌握C/C++/matelab等一种或者多种语言；
3、熟悉FEM，以及常规的计算电磁学数值解法；
4、熟悉卡尔曼滤波、熟悉霍尔效应，有通过算法实现外磁场过滤经验优先；
|||职位描述:真实机器人 → 高质量 demonstration → VLA / Robot Learning一整条链路
岗位职责：
1、参与具身智能（VLA/世界模型等）大模型的SFT/RLHF流程。
2、负责模型训练效果的评估、Bad Case 分析及全链路实验数据追踪。
3、根据模型训练的badcase，进行全链路的模型训练。
任职要求：
1、统招本科及以上学历，计算机、人工智能、机器人等相关专业。
2、熟悉 PyTorch 深度学习框架，具备扎实的 Python 编程与算法实现基础。
3、了解多模态大模型（VLM）或强化学习（RL）的基本原理与训练流程。
4、具备良好的动手能力、强烈的求知欲及团队协作意识，有顶会论文或大模型开源项目经验者优先。
|||职位描述:岗位职责
1、负责具身智能数据体系后台平台研发，涵盖数据采集、交付平台及上传客户端的全栈开发与迭代。
2、建设多模态数据全流程后台能力，支撑上传、入库、清洗、质检、调度及交付全闭环链路。
3、搭建算法任务镜像调度与自动化流水线，支撑高效的数据生产与感知模型持续迭代。
4、协同数据、算法与产品团队，推进系统设计、接口开发与业务落地，持续优化平台体验。
5、负责系统稳定性保障、性能优化与技术方案沉淀。
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化等相关专业（2026届应届生）。
2、熟练掌握 Python 及常用后端技术栈（Web 框架、数据库、缓存、消息队列等）。
3、具备良好的全栈开发能力，能独立完成后台服务、管理后台或客户端工具的联调与实现。
4、逻辑清晰，具备优秀的业务理解、系统设计与跨团队协作能力，能快速承接复杂需求。
加分项： 有具身智能、机器人、自动驾驶行业数据平台开发经验，或熟悉任务调度、容器镜像技术者优先。
|||职位描述:工作职责：
1、探究具身智能模型在预训练过程中的scaling law （该用什么数据，采用什么算法）。
2、探究如何进行后训练，将通用具身模型适配到机器人本体上。
3、负责构建多维度真机评测系统，量化评估模型性能，探索真机强化学习。
4、跟踪多模态大模型、具身大模型等方向的最新研究进展，推动技术创新和落地。
职位要求：
1、有强烈的学习心态，不干平庸，有志于通过自己的努力推动具身领域的进步。
2、硕士及以上学历，计算机、自动化等相关专业，博士优先。
3、有合格的研究经历或者丰富的实践经验，有扎实的数理基础。
4、具备出色的编程能力，熟练掌握 PyTorch 深度学习框架。
加分项：
1、具有多机多卡大模型训练经验，熟悉 Megatron、DeepSpeed 等训练框架者。
2、在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等顶会发表高水平论文。
|||职位描述:岗位职责
1、参与机器人感知数据的挖掘与治理，构建高质量数据集以驱动数据闭环。
2、研发与优化 2D/3D 视觉感知算法（含目标检测、语义分割、立体视觉、6D 姿态及多传感器融合）。
3、设计并优化多模态感知大模型，涵盖数据构建、架构设计及分布式训练。
4、构建 VLM 多模态大模型评测体系与自动化评测系统，以评测驱动模型迭代。
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人学等相关专业。
2、编程能力优秀，熟练掌握 Python/C++ 及 PyTorch 框架（具分布式训练经验者优先）。
3、熟悉传统 2D/3D 感知算法，有自动驾驶或机器人行业项目经验者优先。
4、具 VLM 模型数据标注、模型训练与性能调优经验者优先。
|||职位描述:你会收获什么？
具身集群： 从单机器人走向多机器人协作，探索真正复杂的具身智能场景。
核心算法： 运动规划、轨迹优化、避障、抓取、协同控制等核心问题。
实机闭环： 算法不仅停留在仿真和论文里，而是直接部署到真实机器人。
高挑战问题： 面向真实环境解决机器人“怎么走、怎么抓、怎么协同、怎么完成任务”等问题。
你来做什么？
1、负责机械臂运动规划、轨迹优化、协同控制等核心算法研发。
2、负责机器人自主避障、抓取操作等算法研发，提升机器人在复杂真实环境中的自主作业能力。
3、参与具身智能集群建设，探索多机器人协作、任务分配与协同规划等算法问题，让多个机器人像一个“整体”一样完成复杂任务。
4、与感知、规划、控制等模块协同，完成算法系统集成、实机部署与测试，推动算法从仿真走向真实机器人。
你将参与的不只是单台机器人的算法优化，而是让多个机器人协同工作、共同完成复杂任务。这里有真实机器人、真实数据和足够有挑战的算法问题。
希望你具备什么？
1、机器人、计算机、自动化、数学等相关专业，本科及以上学历。
2、具备多自由度机器人轨迹优化、运动规划或控制相关知识，有运动控制、导航等相关研发经历。
3、理
|||职位描述:岗位职责
1、负责视觉、多模态及机器人相关模型的推理性能分析与深度优化。
2、推进模型在云端 GPU、端侧设备及国产芯片平台上的部署、迁移与适配。
3、运用量化、模型压缩、算子融合与 Kernel 优化等手段，降低推理延迟、显存占用及算力成本。
4、建设推理 Benchmark 与成本评估体系，持续保障模型推理的性能、精度与稳定性。
5、协同算法与硬件团队，推动推理技术栈与异构计算平台的深度适配。
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、电子工程、自动化等相关专业。
2、熟练掌握 Python 与 C/C++ 语言，具备扎实的工程开发与代码性能分析能力。
3、熟悉至少一种主流推理框架（如 TensorRT、ONNX Runtime、vLLM 等）。
4、了解模型量化、压缩及推理加速原理，具备良好的底层计算思维。
加分项： 熟悉 GPU/NPU 架构及推理瓶颈分析，有云端推理成本优化或机器人/边缘端模型部署经验者优先。
|||职位描述:岗位职责
1、负责 3D 人体、手部姿态及参数化模型（如 MANO/SMPL-X）的算法研发、训练与调优。
2、攻克遮挡、快速运动、时序抖动及多人场景等痛点，推进多视角三维视觉建模与多源融合。
3、协同推进数据筛选、真值质量分析及评测集建设，打通算法产线与数据闭环。
4、负责实验设计、离线评测与效果复盘，推动算法在业务链路中的工程落地与推理优化。
岗位要求
1、本科及以上学历，计算机、自动化、数学等相关专业。
2、扎实的计算机视觉与机器学习基础，熟悉 3D 人体/手部姿态估计、三维重建等相关任务。
3、熟练掌握 Python 与 PyTorch，具备优秀的论文复现、算法方案设计及落地推动能力。
加分项： 熟悉 MANO/SMPL-X 参数化模型及 Mesh 拟合，有多视角几何、时序跟踪、传感器融合或大规模 3D 数据建库经验，有相关顶会论文或成熟落地项目者优先。
|||职位描述:岗位职责
1、研发基于动态场景的 4D 重建算法，攻克运动建模、形变场估计与时序一致性优化。
2、设计动作条件化的 4D 世界模型，实现几何结构与视觉生成的联合预测。
3、攻克物理一致的动力学建模，减少穿模与尺度漂移，赋能具身智能仿真数据合成。
4、推动 4D 重建与世界模型在具身智能训练管线中的系统落地。
任职要求
1、计算机、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历。
2、具扎实的计算机视觉、图形学与深度学习基础，精通三维几何与多视图几何理论。
3、具备强动手能力，在 4D/动态重建（如 3DGS/NeRF）、世界模型/视频生成、或具身智能/机器人学习中满足至少两项核心经验。
|||职位描述:岗位职责
1、负责生成式统一视觉感知大模型的研发，以生成式范式重构检测、分割、深度 3D 几何等核心视觉任务，打造具身智能感知底座。
2、研究生成预训练表征的感知迁移，挖掘图像/视频生成模型的空间几何与时序物理先验，低成本实现多任务感知。
3、优化多任务混合训练策略，提升跨任务协同效果，缓解灾难性遗忘。
4、跟踪前沿技术开展原型验证，探索向视频感知、三维重建与世界模型的演进。
岗位要求
1、硕士及以上学历，计算机、自动化等相关专业（社招/校招均可，具备扎实算法研发基础）。
2、理解生成式感知技术范式，具备统一多任务视觉建模或生成模型感知迁移项目经验。
3、精通检测、分割、深度估计、3D 几何中至少两类任务的原理与落地方法。
4、熟练掌握 Transformer、扩散模型架构及大模型微调方法，能使用 PyTorch 高效开展模型训练。
加分项： 具统一生成式视觉模型、具身智能/机器人感知落地、时序视频感知/三维重建经验，或有顶会论文/知名开源项目贡献者优先。
职位联系人:刘婷
手机:15122950402
简历接收邮箱:hr@

GenRobot.AI 顶尖人才计划
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我们相信，具身智能的未来源于真实数据。 GenRobot将AI人工智能带入物理世界，利用人类的技能和经验，推动下一代机器人智能的发展。

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我们在做什么？
01｜真实世界 × 多模态数据

从真实世界出发，为模型提供持续学习的“经验”。
02｜数据 × 模型训练
让数据进入模型训练，让模型理解物理世界。
03｜模型 × 机器人
通过模型、算法、数据与机器人系统的协同，让机器具备感知、理解、决策与行动能力。

From Human for?Human.

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校招岗位开启
VLA模型训练算法工程师

真机强化学习算法工程师

模型后训练算法工程师

4D场景重建 & 具身世界模型算法工程师等

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官网核心绿色通道
简历直推业务｜7 天面试闭环｜次日发 Offer 优秀者可直接对话CEO

非应届生及实习生投递通道同步开启，期待顶尖人才加入。

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你将得到？充足资源，驾驭顶尖技术
充足的算力与海量高价值数据，直观见证数据对模型质变的决定性影响。
开放平等，以奋斗者为主
扁平化架构，实干定义话语权，才华决定影响力。
顶尖伙伴，代码与远方同行
顶尖薪酬，付出与回报完全匹配。

资深大牛亲自带教助你打破边界，丰盛下午茶与硬核团建为你持续充电，期待与有趣的灵魂并肩作战。
期待与你，一起把 AI 写进物理世界。
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