Company Description
Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to improve quality of life all across the globe. Welcome to Bosch.
Job Description
· 开展下一代机器人基座模型、世界模型(World Model)及世界动作模型(World Action Model)研究,推动通用具身智能发展。
· 研究 Vision-Geometry-World-Action 新型模型范式,联合学习视觉表征、3D几何、时序动态、物理世界表征与机器人动作。
· 利用大规模视频、语言、动作及机器人多模态数据,学习可泛化的物理世界表征,并实现从环境理解到机器人动作的直接映射。
· 探索世界建模、未来预测与动作生成之间的关系,研究训练阶段利用世界模型学习物理知识、推理阶段高效生成机器人动作的新型 World Action Model。
· 研究自监督视频学习、多模态预训练、模仿学习、Diffusion/Flow Matching及强化学习等规模化训练方法。
· 构建大规模机器人视频-动作数据集及训练Pipeline,研究数据治理、数据Scaling及跨机器人本体泛化。
· 在仿真及真实机器人平台上进行验证,覆盖机械臂、移动机器人、人形机器人及工业机器人。
· 跟踪 Physical AI、Robotics Foundation Model、World Model、VLA及Robot Learning 前沿技术,并推动科研成果向博世技术平台和未来产品转化。
· 与博世中国及全球研究团队、业务部门合作,开展技术战略、原型开发、技术转移及合作伙伴挖掘。
Qualifications
· 计算机科学、人工智能、机器人、电气工程、机械工程、机电一体化等相关专业优秀硕士,博士优先。
· 在 Foundation Model、World Model、VLA、多模态学习、3D/几何学习、视频建模或Robot Learning 等方向具有扎实科研经验。
· 熟悉 Transformer/ViT、视频表征学习、3D几何、Latent World Model及生成式模型。
· 具有 World Action Model、Vision-Geometry-Action 或将世界表征与机器人动作生成相结合的研究经验者优先。
· 熟悉模仿学习、强化学习、Policy Learning、Diffusion/Flow-based Policy或Sim-to-Real。
· 具有大规模视频、多模态及机器人数据预训练或数据治理经验者优先。
· 具有真实机器人或 Isaac Sim、MuJoCo、NVIDIA Omniverse 等仿真平台经验者优先。
· 熟悉 Python/C++、PyTorch,具备较强的工程实现能力。
· 在 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、CoRL、RSS、ICRA、IROS 等顶级会议发表论文者优先。
· 热爱基础研究、技术创新和真实世界应用,具备良好的沟通、协作和自主工作能力。
· 英语流利,具备良好的口语及书面沟通能力。
· 实操模型在真机上的开发
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