职位描述1. 参与具身智能感知模型/算法研发,涵盖物体检测与分割、6-DoF 位姿估计、Affordance预测与Grasp检测等核心感知能力; 2. 跟踪并复现业界前沿感知工作(如 FoundationPose / MegaPose、AnyGrasp、Contact-GraspNet、GraspNet、SAM / Grounding DINO 等),面向真机操作场景做算法改进与创新; 3. 构建感知模型的数据 pipeline:RGB-D / 点云数据采集、合成数据(sim-to-real)生成、自动化标注与清洗; 4. 负责模型训练、评测与部署,在仿真与真机上完成闭环验证,为下游抓取/操作任务提供稳定可靠的感知输入; 5. 探索 2D/3D 视觉基础模型(SAM、DINOv2、CLIP)与 3D 表征(点云、3DGS、NeRF)在具身感知中的应用。任职要求1. 2026/2025 届应届毕业生,计算机、人工智能、自动化、机器人、电子工程、数学等相关专业,硕士及以上学历; 2. 扎实的计算机视觉/深度学习基础,熟悉目标检测、语义/实例分割、2D 与 3D 视觉的核心方法; 3. 熟悉位姿估计、Affordance / Grasp 检测中至少一个方向的主流模型与实现,了解其数据处理与训练流程; 4. 熟悉点云处理、多视图几何、RGB-D 成像原理等 3D 视觉基础; 5. 熟练使用 PyTorch,具备良好的工程能力与代码习惯,能独立完成实验设计与结果分析; 6. 对具身智能/机器人感知有强烈热情,学习能力强,具备良好的沟通与团队协作能力。
