中国电信人工智能研究院｜灵巧操作模型/Agent实习生

【岗位职责】 1. 参与灵巧操作基座模型和Agent搭建；负责灵巧手轨迹数据与多模态感知数据的清洗、配比与训练策略设计，构建面向抓取、铰接工具操作及双手协调的大规模演示数据集。 2. 研究如何将生成式模型与几何优化相结合，设计高效的大规模演示数据生成管线；探索基于条件生成与多样性增强策略的迭代式数据飞轮，解决灵巧操作中的可行性与多样性权衡问题。 3. 设计并实现面向接触丰富操作的强化学习后训练框架，构建面向力控与接触力配置的奖励模型与 Critic 网络；优化策略在长程精细任务（如钳子剪线、注射器推注、夹子夹取）中的鲁棒性与成功率。 4. 将策略模型部署至实体灵巧操作平台（多指灵巧手、双臂协作机器人及人形机器人），完成 Sim-to-Real 迁移与在线迭代；采集真机力控与视觉反馈数据，驱动数据-模型双向迭代的持续优化闭环。   【

任职要求】 1. 计算机科学、人工智能、机器人学、自动化等相关专业硕士或博士在读； 2. 精通 PyTorch，熟悉 DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP 等大模型训练框架；具备 7B+ 参数模型分布式训练的实操经验者优先； 3. 扎实的深度学习基础，熟悉生成式模型（Diffusion、VAE、Flow-based Model）、模仿学习（IL）及强化学习（RL）范式；有大规模机器人轨迹数据生成、抓取合成（Grasp Synthesis）或灵巧操作策略学习的项目经验； 4. 对 3D 视觉与几何深度学习有深入理解，熟悉点云处理（PointNet/Point Transformer）、6D 位姿估计、神经辐射场（NeRF/3DGS）或接触图（Contact Map）建模；具备 Sim-to-Real 迁移与实体机器人部署经验者优先； 5. 在 ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICRA、RSS、CoRL 等顶级会议发表过机器人操作、抓取合成或具身智能相关论文者优先。   【我们提供】 前沿技术纵深：直接参与灵巧操作基座模型的全栈研发，涵盖从十亿级数据生成、策略预训练到真机部署的完整链路，而非边缘模块调参； 真机资源保障：配备多指灵巧手、双臂协作机器人及人形机器人实体平台，支持抓取、铰接工具操作、双手协调等任务的快速真机验证； 算力支持：充足的 H100 集群算力，支持百亿级参数模型及大规模生成式数据引擎的高效训练； 学术与工程双轨成长：鼓励将工程实践转化为顶会论文，团队具备丰富的 Co-author 经验与开放的研究氛围； 实习时长：6 个月以上优先，全职实习（5 天/周）