公司简介

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IndustrialNext 是一家工业通用具身智能（Embodied AI）企业，致力于将大模型与物理世界深度融合，打造下一代智能工站与通用具身智能制造平台。

公司由前 Tesla AI 产线与 Autopilot 核心成员领衔：创始人兼 CEO Allen Pan 曾主导 Tesla AI 自主工厂项目，联合创始人兼 CTO Lukas Pankau 曾任 Tesla Autopilot 首席软件架构师。创始团队完整参与 2017-2019 年全球首条全自动汽车产线（Model 3）从 0 到 1 建设，成功将自动驾驶底层 AI 技术迁移至工业场景，显著降低生产制费与 BoM 成本。

IndustrialNext 自主研发端到端具身 AI 算法，打通感知-决策-控制闭环，以工业真实需求为切入点，为制造业核心场景提供可量产交付的通用平台。核心技术方向涵盖多模态感知、Sim2Real 迁移、强化学习与高精度机器人操控。

职位概述

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你将深度参与前沿具身智能算法的研发与落地，基于真实的机械臂和龙门迭代模型。实习期间，你将与资深算法工程师、机器人工程师共同攻克从感知到决策的全链路难题，产出可落地的技术方案。

任职要求

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- 本科/硕士在读，计算机、自动化、机器人、数学等相关专业。

- 熟练使用 Python，熟悉 PyTorch 或 JAX。

- 熟悉 Imitation Learning、Reinforcement Learning、3D Reconstruction、Computer Vision、Generative Models。

- 熟悉至少一种 RL 框架（Stable-Baselines3、RLlib、Tianshou）。

- 有机器人仿真经验（MuJoCo、Isaac Gym/Sim、PyBullet 任一）。

加分项：

- 有一作/二作顶会论文（ICRA/CoRL/NeurIPS 等）

- 有 Github 开源项目。

- 熟悉大模型微调（LoRA、DPO）或多模态对齐（CLIP、LLaVA）。

- 有真实机器人调试经验（ROS2、实时控制、传感器标定）。

岗位职责

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1. 算法研发与实现

- 设计并实现多模态具身智能算法（如 VLM、VLA 模型、扩散策略 Diffusion Policy、强化学习 RL 等）。

- 在仿真环境中进行策略预训练，并在真实机器人上完成 Sim2Real 迁移与微调。

2. 数据闭环与实验迭代

- 构建机器人数据采集、清洗、标注与回放 pipeline。

3. 系统集成与优化

- 将算法模块与机器人控制栈（ROS2、实时内核）对接，确保低延迟、高鲁棒性。

4. 技术调研与论文复现

- 跟踪 NIPS/ICML/ICRA/IROS/RSS 等顶会最新工作，快速复现 SOTA 方法。

- 参与内部技术分享与跨团队协作。