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光轮智能具身岗位热招

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光轮智能目前在做Physical AI 持续学习系统——围绕数据、评测、部署三大环节,打造完整闭环:

  • EgoSuite:全球规模化人类行为数据平台

  • RoboFinals:机器人仿真与评测平台

  • RoboStack:真实世界部署与反馈平台

目前已服务全球头部机器人公司、世界模型团队和基础模型团队。研究部门定期发布大规模技术项目,支持论文发表、与全球顶尖实验室合作,算力卡和 token 资源管够。

在招岗位:

具身智能大模型研究员
VLA / World Model / Offline·Online RL / Continual Learning,做数据-模型-评测闭环的前沿研究。有真机经验、多机多卡训练经验优先,NeurIPS/ICRA/CoRL/RSS 论文加分。

具身智能算法工程师
数据金字塔构建(人类数据/仿真/真机)、数据飞轮、模型训练与rollout全链路。工程能力强、能自闭环解决问题,Claude Code 等 AI 工具重度用户优先(token 供给充足)。

机器人大模型训练 Infra 工程师
面向 VLA / World Model / Diffusion Policy 的多机多卡训练系统。熟悉 FSDP / Megatron / DeepSpeed,懂并行策略、NCCL、显存优化。有千卡训练、MoE、CUDA/Triton 算子优化经验是大加分。

机器人仿真评测工程师
打造具备自动评测、能力诊断、Sim2Real Correlation 的工业级评测平台——让 Benchmark 真正能预测机器人在真实世界的表现。熟悉 PyTorch + VLA/RL 模型开发,Isaac Lab / Isaac Sim / ROS 优先。

 

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内容概要:本文围绕“基于混合储能协调控制的三相并网逆变系统设计”展开,系统阐述了蓄电池与飞轮储能等混合储能系统在微电网中的协同控制策略。研究涵盖三相并网逆变器的能量管理、SOC(荷电状态)恒压恒流充放电控制、PQ控制与双闭环控制等核心技术,并基于Matlab/Simulink仿真平台实现了系统建模与动态仿真验证。文中深入探讨了飞轮储能系统的机侧PQ控制与网侧变流器的恒压双闭环控制,分析了微电网在调频调峰、功率协同分配等方面的运行特性,强调多能源间的协调优化与系统的快速动态响应能力,旨在提升微电网的运行稳定性、电能质量及能源利用效率。; 适合人群:具备电力电子、自动化或电气工程等相关专业背景,从事新能源发电、微电网控制、储能系统集成与优化等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入研究混合储能系统在微电网中的协调控制机制与能量管理策略;②掌握三相并网逆变器的建模、控制算法设计及Matlab/Simulink仿真方法;③实现储能系统的高效充放电管理与并网功率精确控制;④为学术论文撰写、科研课题申报、工程项目开发或实验复现提供完整的技术方案与参考实例。; 阅读建议:建议结合所提供的仿真模型、说明文档及参考文献,按照系统架构从单元控制到整体协调的顺序分模块学习,重点关注各控制策略的设计原理、参数整定方法与协同逻辑。推荐在Matlab环境中动手复现仿真,通过调整参数和工况来观察系统响应,以深化对理论知识的理解和工程应用能力的掌握。

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