職位描述
機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)?多模態(tài)算法
崗位可選方向：
1、機(jī)器人仿真isaac sim、Genesis；
2、多模態(tài)大模型、生成模型；
3、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
1、機(jī)器人仿真isaac sim、Genesis；
2、多模態(tài)大模型、生成模型；
3、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
崗位職責(zé)：
1.仿真與數(shù)字孿生：基于Isaac Sim 或Genesis 等仿真平臺(tái)構(gòu)建智慧工廠數(shù)字孿生環(huán)境，開發(fā)支持多機(jī)械臂協(xié)作、流水線分揀及動(dòng)態(tài)干擾模擬的高保真仿真場(chǎng)景，用于算法驗(yàn)證與強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)面向工業(yè)場(chǎng)景的多模態(tài)感知算法，構(gòu)建面向智慧工廠的多模態(tài)大模型智能體，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線場(chǎng)景理解、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、異常檢測(cè)與任務(wù)調(diào)度。
3.基于生成模型（如擴(kuò)散模型、3D生成網(wǎng)絡(luò)等）構(gòu)建工業(yè)流水線的合成數(shù)據(jù)集，用于感知模型和策略模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證。
4.操作策略學(xué)習(xí)：利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)及生成策略模型，開發(fā)適用于多機(jī)械臂的抓取、分揀、裝配等操作策略，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的自適應(yīng)泛化。
5.端到端部署與迭代：與硬件、系統(tǒng)集成、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，將仿真中優(yōu)化的算法快速遷移到真實(shí)產(chǎn)線并進(jìn)行多輪迭代優(yōu)化。
6.輸出算法文檔、性能評(píng)估與技術(shù)報(bào)告，確保研發(fā)過程的可復(fù)用性與可追溯性。
1.仿真與數(shù)字孿生：基于Isaac Sim 或Genesis 等仿真平臺(tái)構(gòu)建智慧工廠數(shù)字孿生環(huán)境，開發(fā)支持多機(jī)械臂協(xié)作、流水線分揀及動(dòng)態(tài)干擾模擬的高保真仿真場(chǎng)景，用于算法驗(yàn)證與強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)面向工業(yè)場(chǎng)景的多模態(tài)感知算法，構(gòu)建面向智慧工廠的多模態(tài)大模型智能體，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線場(chǎng)景理解、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、異常檢測(cè)與任務(wù)調(diào)度。
3.基于生成模型（如擴(kuò)散模型、3D生成網(wǎng)絡(luò)等）構(gòu)建工業(yè)流水線的合成數(shù)據(jù)集，用于感知模型和策略模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證。
4.操作策略學(xué)習(xí)：利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)及生成策略模型，開發(fā)適用于多機(jī)械臂的抓取、分揀、裝配等操作策略，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的自適應(yīng)泛化。
5.端到端部署與迭代：與硬件、系統(tǒng)集成、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，將仿真中優(yōu)化的算法快速遷移到真實(shí)產(chǎn)線并進(jìn)行多輪迭代優(yōu)化。
6.輸出算法文檔、性能評(píng)估與技術(shù)報(bào)告，確保研發(fā)過程的可復(fù)用性與可追溯性。
崗位要求：
1.研究生學(xué)歷，計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)；
2.仿真與工具鏈：精通Isaac Sim、Genesis 或其他機(jī)器人仿真平臺(tái)，具備構(gòu)建高保真數(shù)字孿生環(huán)境的能力。
3.熟悉基于多模態(tài)大模型的場(chǎng)景理解、異常檢測(cè)與事件推理。
4.掌握擴(kuò)散模型、GAN、NeRF、3D生成等技術(shù)，能生成可控的工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)。
5.精通 DDPG、PPO、SAC 等深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法及其機(jī)器人操作應(yīng)用。
1.研究生學(xué)歷，計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)；
2.仿真與工具鏈：精通Isaac Sim、Genesis 或其他機(jī)器人仿真平臺(tái)，具備構(gòu)建高保真數(shù)字孿生環(huán)境的能力。
3.熟悉基于多模態(tài)大模型的場(chǎng)景理解、異常檢測(cè)與事件推理。
4.掌握擴(kuò)散模型、GAN、NeRF、3D生成等技術(shù)，能生成可控的工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)。
5.精通 DDPG、PPO、SAC 等深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法及其機(jī)器人操作應(yīng)用。
工作地點(diǎn)
云棲小鎮(zhèn)杭州市西湖區(qū)云棲小鎮(zhèn)國科院
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弓葉科技弓葉科技成立于2018年，是一家專注于AI光電分揀設(shè)備的高科技先鋒企業(yè)。憑借在回收行業(yè)超過17年的深厚經(jīng)驗(yàn)，弓葉科技已經(jīng)為全球超過1000家企業(yè)提供服務(wù)，并擁有300多項(xiàng)專利和知識(shí)產(chǎn)權(quán)。2023年，DataBeyond宣布完成近1億美元的B輪融資，由紅杉資本中國投資。我們?cè)O(shè)計(jì)、制造的分揀設(shè)備以及針對(duì)廢物處理和回收的智能服務(wù)。我們的尖端技術(shù)能夠在多種廢物領(lǐng)域（包括MRF、MSW、C&I和C&D）中高效分揀和回收材料。我們尤其擅長瓶到瓶分揀和食品級(jí)再生PET的完整瓶分揀。通過對(duì)產(chǎn)品卓越的不懈追求，我們不僅在國內(nèi)市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位，還將設(shè)備出口到包括日本、俄羅斯、馬來西亞、印度尼西亞、巴西、烏茲別克斯坦、中東等多個(gè)國家和地區(qū)。我們的最終目標(biāo)是加速再生資源行業(yè)智能化時(shí)代的到來。DataBeyond Technology, founded in 2018, is a pioneering high-tech firm specializing in AI-optoelectronic sorting equipment. With over 17 years of profound expertise in the recycling industry, DataBeyond has catered to over 1000 global enterprises and boasts a portfolio of more than 300 patents and intellectual property rights. 2023，DataBeyond announced the completion of nearly$100M in series B funding, exclusively invested by Sequoia China.We design, manufacture, and offer connected sorting equipment alongside intelligent services tailored for waste treatment and recycling. Our cutting-edge technology adeptly sorts and retrieves materials across diverse waste sectors, including MRF, MSW, C&I, and C&D. We particularly excel in bottle-to-bottle sorting and the complete-bottle sorting of food-grade recycled PET.Through our unwavering commitment to product excellence, we not only dominate the domestic market but also export our equipment to various overseas territories, including Japan,Russia, Malaysia, Indonesia, Brazil，Uzbekistan,Middle-east and beyond. Our ultimate objective is to expedite the advent of the intelligent era in recycling.
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