光轮智能具身岗位热招

2501_90522847 2026-07-06 16:55:22

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:本文系统研究了在强弱电网适配场景下,构网型(GFM)与跟网型(GFL)逆变器并联系统的协同控制逻辑及其暂态动态行为,重点依托Simulink仿真平台构建混合并网系统模型,深入分析两类逆变器在不同电网强度条件下的交互特性、频率响应机制、稳定性表现及抗扰能力。研究涵盖分层控制架构设计、异构控制策略对比、频率扰动响应规律以及多工况暂态性能评估,探讨了GFM与GFL逆变器在功率支撑、电压频率调节和系统稳定性方面的互补性与协同机制,旨在提升高比例新能源接入背景下并网系统的适应性、鲁棒性与动态性能。; 适合人群:具备电力电子、新能源并网、自动控制或电力系统仿真等相关专业知识背景,从事新型电力系统控制、微电网运行、逆变器控制策略研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解构网型与跟网型逆变器在强弱电网中的协同工作机理与动态交互特性;②掌握异构逆变器并联系统的建模方法、协同控制策略设计与暂态仿真分析流程;③为高渗透率新能源系统的稳定性分析、控制优化及工程应用提供理论依据和技术参考。; 阅读建议:建议结合Simulink仿真实例进行动手实践,重点关注控制策略的实现细节、参数整定方法及多工况仿真结果的动态响应分析,同时可参考文中提及的相关博士论文复现案例以深化对理论机制的理解。

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