Udeer·AI

工作职责： 笔试通过后，首轮面试需要线下参与安全实操面试 1.负责公司机器人设备、云端平台、App/API、内部网络、数据安全的整体安全规划与落地，建立从研发、测试、上线到运维的安全体系。 2.负责机器人产品安全架构设计与评审，包括设备身份认证、通信加密、权限控制、固件安全、OTA 升级、安全启动、调试接口、日志审计、远程控制链路等关键环节。 3.组织机器人设备攻击面分析和安全测试，覆盖嵌入式系统、固件、网络协议、无线通信、App、云端接口、ROS/ROS2 或其他机器人中间件。 4.建立漏洞管理和红队验证机制，推动漏洞发现、复现、定级、修复、回归验证和安全基线建设。 5.负责数据安全体系建设，覆盖机器人采集的数据、用户数据、视频/音频/位置数据、业务数据、研发数据等，建立数据分级分类、访问控制、加密、脱敏、审计和泄露防护机制。 6.负责公司网络安全与云安全，包括办公网络、生产网络、云资源、账号权限、CI/CD、日志监控、入侵检测、应急响应等。 7.推动安全开发生命周期建设，包括安全需求、威胁建模、代码审计、安全测试、依赖治理、供应链安全和上线前安全评审。 8.搭建并管理安全团队，制定安全目标、招聘安全人才、培养团队能力，并与研发、产品、运维、法务、合规等团队协作。 9.负责重大安全事件响应，建立应急预案、演练机制、溯源分析和复盘改进流程。 任职资格： 1.具备 8 年以上安全相关经验，其中至少 3 年安全团队管理或技术负责人经验；有机器人、IoT、智能硬件、车联网、工业控制、嵌入式设备安全经验者优先。 2.具备扎实的攻防实战能力，熟悉网络安全、Web/API 安全、云安全、移动端安全、系统安全、漏洞挖掘与利用等方向。 3.熟悉嵌入式或 IoT 安全，理解固件分析、协议分析、串口/UART、JTAG、OTA、设备认证、硬件调试接口、无线通信安全等常见攻击面。 4.具备代码能力，能够使用 Python、Go、C/C++、JavaScript 等至少一种或多种语言编写安全工具、PoC、自动化脚本，能够阅读和评审研发代码。 5.熟悉数据安全体系，包括数据分级分类、权限控制、加密、脱敏、审计、数据泄露防护、隐私保护等。 6.熟悉安全工程体系建设，能够推动 DevSecOps、安全基线、漏洞管理、安全监控、应急响应和安全合规落地。 7.具备较强的跨团队沟通和推动能力，能把安全风险转化为研发、产品和管理层都能理解的行动方案。 8.具备良好的安全边界意识和职业伦理，能够在授权范围内开展测试，尤其重视机器人设备可能带来的物理安全风险。 加分项 1.有 ROS/ROS2、DDS、机器人控制系统、导航系统、传感器链路安全经验。 2.有智能硬件、无人机、自动驾驶、车联网、工业网关、边缘设备安全经验。 3.有 CTF、SRC、漏洞平台、CVE、公开安全研究、技术博客或开源安全工具输出。 4.有安全团队从 0 到 1 搭建经验。 5.有等保、ISO 27001、数据安全法、个保法、GDPR 等合规经验优先。

【岗位职责】 负责具身智能相关数据（如感知结果、仿真日志、车辆状态等）的数据建模与数据仓库设计； 构建和优化ETL流程，实现大规模数据的采集、清洗、转换与加载； 搭建并维护数据中台，支持多团队的数据查询与分析需求； 协助 BI、算法和仿真团队进行数据分析、指标体系建设与可视化报表开发； 优化数据存储与查询性能，保障数据平台稳定性与可扩展性； 撰写技术文档、数据字典及元数据管理流程，提升数据资产管理能力。 【任职要求】 本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学等相关专业； 3-5 年数据仓库或数据平台开发经验，有大数据处理相关项目经验优先； 熟悉主流数据仓库架构，掌握数据建模方法（如星型模型、雪花模型）； 熟练掌握 SQL，具备优秀的数据分析能力； 熟悉一种或多种 ETL 工具（如 Airflow、AWS Glue、Apache NiFi）； 熟悉常见大数据组件，如 Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse 等； 有使用主流云服务（如 AWS、阿里云、GCP）中大数据产品的经验； 有良好的编码能力，掌握 Python、Shell 或 Scala 中至少一种编程语言； 有责任心与团队合作精神，具备良好的沟通能力和自我驱动能力； 加分项：有具身智能、车载系统、时序数据处理等相关经验。

仿真动力学 & 引擎开发工程师(自动驾驶机器人 / 具身智能方向) 岗位职责 1. 动力学建模与仿真:负责低速轮式自动驾驶清洁机器人的整车动力学建模(底盘运动学、轮胎-地面接触、转向驱动等),以及人形机器人 / 具身智能系统的动力学与运动仿真(多体动力学、质心动力学、接触碰撞、全身运动); 2. 传感器与场景仿真:开发相机、激光雷达、毫米波雷达、IMU 等传感器仿真模型,支持复杂场景、物理交互与多机器人协同仿真; 3. 仿真引擎与工具链:参与仿真引擎的开发与优化,构建工具链支撑感知、规划、控制、强化学习等算法闭环验证,支持图像 / 点云合成数据生成与数据闭环; 4. 前沿探索:协同算法团队探索 World Model、Sim2Real、数字孪生等方向,支撑具身智能大规模并行训练(Isaac Lab / Gym)与全链路仿真平台建设。 任职要求 1. 计算机、机器人、自动化、车辆工程等相关专业本科及以上 2. 扎实的 C++ / Python 能力,熟悉 Linux、ROS / ROS2、CyberRT、Docker 等开发环境; 3. 熟悉机器人运动学、动力学、控制及传感器建模,具备车辆动力学或人形 / 足式机器人仿真经验(兼具者优先); 4. 加分项:熟悉 Isaac Sim / Lab、Mujoco、Gazebo、CARLA 等仿真平台;有 Unreal Engine、Omniverse 经验;熟悉全身力矩控制(WBC)、质心动力学、步态规划;有 RL、Sim2Real、World Model、合成数据相关经验者优先。

工作职责： 岗位定位 负责公司车端核心业务系统的设计、开发、维护与优化，重点参与任务管理、业务接口、数据评估、流程编排、状态管理等模块建设。 该岗位需要具备扎实的 C++ 工程能力、清晰的业务理解能力、良好的系统边界意识和持续优化意识，能够与算法团队、云端团队、客户端/运营平台团队协作，定义稳定、清晰、可维护的接口与系统边界。 岗位职责 1. 负责车端核心业务系统的 C++ 设计、开发、维护与优化，包括任务流转、业务接口、数据评估、状态管理等模块。 2. 深入理解车端业务流程，抽象稳定的数据模型、状态流转和模块边界，避免逻辑散落、重复实现和隐式耦合。 3. 与算法团队、云端团队、客户端/运营平台团队协作，定义清晰的接口协议、数据结构、错误码、状态机和调用约束。 4. 持续重构和优化现有系统，改善代码结构、模块职责、异常处理、日志、配置和可观测性。 5. 负责日常线上/现场问题排查，通过日志、监控、配置、脚本工具等手段定位问题根因，并推动长期改进。 6. 熟练使用 AI 工具辅助开发、代码理解、问题分析、测试用例生成、文档整理和重构方案设计，提高研发效率和交付质量。 7. 使用 Python / Shell 等脚本语言编写诊断、分析、批处理、自动化运维或数据处理工具，提升问题排查和日常开发效率。 8. 建立并维护关键模块的技术文档，包括接口文档、状态流转说明、核心业务规则、边界条件和排障手册。 9. 对交付结果负责，跟进需求从设计、开发、测试、上线到运行反馈的完整闭环。 任职资格： 任职要求 1. 熟练掌握 C++，具备良好的 C++ 工程实践能力，理解面向对象、资源管理、并发、异常处理、性能优化等基础能力。 2. 熟悉 Linux 环境下的 C++ 开发、部署、日志分析和问题排查。 3. 具备业务系统开发经验，熟悉接口设计、数据结构设计、异步任务、消息通信、日志、配置、监控和错误处理等常见工程能力。 4. 有较强的逻辑分析能力，能够把复杂业务拆解成清晰的模块、状态、流程和接口。 5. 具备良好的系统边界意识，能够避免接口膨胀、职责混乱和强耦合。 6. 具备较强的问题排查能力，能够根据日志、现场反馈、运行状态和代码逻辑快速定位问题。 7. 熟练使用 AI 编程工具或大模型工具辅助日常开发，能够合理拆解问题、验证结果，并对 AI 生成内容进行判断和修正。 8. 熟悉至少一种脚本语言，如 Python / Shell，能够编写工具脚本提升开发、测试、排障和数据分析效率。 9. 有重构经验，能够在不破坏现有业务的前提下逐步改善代码质量和系统结构。 10. 具备良好的沟通能力，能与算法、云端、测试、产品等角色对齐需求、接口和验收标准。 11. 能写清楚设计文档、接口说明和问题分析文档。 加分项 1. 有机器人、自动驾驶、无人车、IoT、车端任务调度、业务流程引擎、规则引擎、评估系统相关经验。 2. 有跨团队接口治理经验，能推动 API 规范、数据协议、状态机规范落地。 3. 有复杂遗留系统重构经验，能在业务快速迭代中控制技术债。 4. 熟悉 ROS / CyberRT / DDS / gRPC / Protobuf 等通信框架或数据协议。 5. 有自动化工具建设经验，能通过脚本或小工具提升团队排障和交付效率。 6. 熟悉可观测性建设，包括日志规范、指标监控、链路追踪、告警设计等。 7. 有较强的测试意识，能够推动单元测试、接口测试、回归测试和灰度验证。

工作职责： 1. 针对目标海外市场，系统调研机器人产品所需的强制性认证（如CE、FCC、UL、RoHS、REACH、KC、PSE、UKCA等）及自愿性认证（如TÜV、Blue Angel、Energy Star等）。动态跟踪各国技术法规、指令及协调标准的更新（如EN/IEC 60335系列、RED指令、机械指令、AI安全法规等），提前预警合规风险。 2. 为新项目立项提供认证可行性分析与预算评估，参与产品目标市场决策。 3. 主持与研发、硬件、软件、结构、电池/电源、无线通信等团队的对接，将认证要求转化为具体的设计输入（如EMC、无线射频、化学物质限用、功能安全等）。 4. 组织合规设计评审、技术方案对标及阶段性合规自查，推动早期设计问题识别与整改。 5. 协调测试团队与外部认证机构（如SGS、TÜV、UL、Intertek等），制定认证测试计划，跟踪测试进度，分析失效项并推动根本原因分析与设变实施，直至通过全部测试。 6. 负责认证全流程管理：样品准备、技术文档编制与审核、工厂检查协调、证书获取。 7. 管理认证相关文档库及证书有效期，主导证书延续、变更、扩展及年度稽核。 8. 对接客户或目标市场进口方，提供合规声明、技术文件支持，应对出口目的地的市场抽查或合规问询。 9. 代表公司参与全国或行业性标准化技术委员会、行业协会组织的标准起草、修订研讨会议。 任职资格： 1、基本条件： ● 本科及以上学历，电子、自动化、机械、通信、测控等相关理工科专业。 ● 5年以上产品认证、法规合规或相关岗位经验，其中至少2年聚焦于智能家电、服务机器人或消费电子行业。 ● 完整主导过至少2款产品从研发到出口的全流程认证（含CE、FCC、UL等核心认证）。 2、专业能力要求： ● 深刻理解清洁机器人涉及的电磁兼容、安规、无线射频、电池安全、机械安全、化学物质限用等标准体系，并能独立解读标准条款。 ● 熟悉国际认证机构及实验室操作流程，具备第三方机构协调与谈判能力。 ● 熟练使用项目管理工具（Jira、Teambition、Project等），能驱动多团队按节点完成整改任务。 3、素质要求： ● 强责任心和风险敏感度，能在项目压力下坚持合规底线。 ● 逻辑清晰，能从测试失效现象反向定位设计缺陷。 4、加分项： ● 有参与国家标准、行业标准、团体标准起草或修订的实际署名经历。 ● 熟悉ISO 9001、ISO 14001、IATF 16949等质量管理体系中的认证管控流程。 ● 了解欧盟人工智能法案（EU AI Act）、网络安全（ETSI EN 303 645）等新兴法规对机器人的影响。

工作职责： 岗位定位 本岗位面向具身智能、自动驾驶仿真与生成式世界模型交叉前沿，围绕“动态世界的理解、预测、编辑与生成”开展博士后研究工作。研究重点包括4D高斯世界模型、动态场景建模、文本驱动场景编辑、物理一致性约束以及自动驾驶数据闭环验证，目标是构建可用于真实驾驶场景生成、仿真增强和下游感知训练的高保真动态世界模型系统。 岗位适合希望在具身智能、神经渲染、自动驾驶数据引擎、生成式仿真和多模态大模型方向开展原创研究，并兼具算法创新与系统落地能力的青年科研人才。 岗位职责 围绕4D高斯世界模型、具身智能和自动驾驶生成式仿真开展前沿研究； 设计并实现动态场景建模、文本驱动编辑、物理一致优化等核心算法； 基于nuScenes、Argoverse、Waymo、CARLA等数据集或仿真平台开展实验验证； 发表高水平论文，申请发明专利，建设开源代码、数据集或系统平台； 参与国家级、省部级、企业联合实验室等科研项目申报与执行； 与自动驾驶、机器人、图形学、多模态大模型团队协同推进系统落地。 任职资格： 必备条件： 已获得或即将获得计算机视觉、人工智能、机器人、自动驾驶、图形学、机器学习等相关方向博士学位； 具备扎实的深度学习、3D/4D视觉、神经渲染、生成模型或机器人感知基础； 熟练掌握PyTorch，具备良好的算法实现、实验设计和工程调试能力； 在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、CoRL、SIGGRAPH、TPAMI、IJCV等重要会议或期刊发表过高水平论文者优先； 具备独立开展科研工作的能力，能够完成从问题定义、算法设计、系统实现到论文撰写的完整研究闭环。 优先条件： 熟悉Gaussian Splatting、NeRF、Diffusion Model、Transformer、World Model、VLM/LLM等技术； 有自动驾驶感知、仿真、数据闭环、BEV感知、Occupancy预测、CARLA或OpenPCDet经验； 有CUDA加速、大规模训练、多传感器融合、激光雷达/多目相机数据处理经验； 有高质量开源项目、竞赛获奖、企业联合项目或真实机器人/自动驾驶系统落地经验； 具备跨学科背景，如控制理论、物理仿真、图形学、机器人运动规划等。 支持条件 提供高性能GPU计算资源及真实/仿真自动驾驶数据支持； 支持申请国家博新计划、中国博士后科学基金、博士后特别资助及省部级青年人才项目； 支持以第一作者或通讯作者发表高水平论文； 支持专利申请、成果转化、开源项目建设和企业联合验证； 出站考核优秀者，可推荐进入长聘教职、青年研究员、联合实验室核心科研岗位或企业高级研究岗位。

工作职责： 主导高精地图车端引擎的架构设计、核心模块开发与性能优化，支撑自动驾驶系统稳定运行 负责地图数据的编译、质检、增量更新与 OTA 流程建设，提升数据处理效率与可靠性 参与地图服务模块（如路径规划、实时地图、动态要素等）的系统设计与落地开发 与定位、感知、规划等模块紧密协同，打造高性能、高鲁棒性的地图系统 推动自动化建图、4D 标注等关键算法的工程化与平台化，实现算法向实际生产和服务的转化 跟进行业标准与技术趋势，参与实时地图、高频更新、服务化地图等前沿方向探索与建设 任职资格： 本科及以上学历，计算机、GIS、自动化等相关专业，3 年以上高精地图或自动驾驶系统开发经验 具备扎实的 C++ 编程能力，熟悉 Linux 开发环境，掌握常用数据结构、算法与多线程编程 熟练掌握 Python，能够承担地图数据处理、自动化流程与工程化部署等任务 有出色的系统架构设计能力，具备大型系统或平台级模块的设计与落地经验 熟悉地图行业标准（如 ADASIS、NDS、OpenDrive），有地图引擎、编译链路或 OTA 工程化经验 具备良好的跨团队沟通能力、技术推动力和问题解决能力，能够独立承担复杂模块设计与优化任务 加分项: 有地图生产系统、标注系统或语义地图工程经验 熟悉车端与云端协同架构，有服务化组件开发经验 具备算法平台化与工程化落地经验，推动算法部署落地应用

工作职责： 1. 主导千卡级 GPU 集群的统一算力调度,设计并落地 GPU 拓扑感知调度、显存共享与切分、潮汐与混部、碎片整理等核心调度策略,系统性提升 GPU 调度率与利用率,确保训练、推理、仿真等多类任务高效稳定运行; 2. 深入定制 Kubernetes 调度器,基于 CRD 与调度框架开发 Gang Scheduling、优先级抢占、队列与配额(GPU Quota)管理等能力,解决大规模分布式训练的资源碎裂与排队问题;落地 Spot 实例动态弹性扩缩容与 Triton 推理服务按需动态分配,提升离在线混部场景的整体资源效率; 3. 优化 RDMA 高速网络、分布式存储与计算资源的协同调度,设计跨云 / 跨 IDC 存储加速方案,解决大规模训练的 IO 与通信瓶颈,提升训练吞吐与整体计算效率; 4. 全面支持主流分布式训练框架(PyTorch、TensorFlow、DeepSpeed / Megatron 等),实现任务编排、容灾自愈与异构算力混合调度;为建图、仿真等核心业务提供独立资源池与隔离保障; 5. 建设调度平台资源可观测与成本治理体系,按团队 / 项目维度实时追踪算力消耗,推进 FinOps 精细化治理与利用率持续优化,保障平台稳定性。 任职资格： 1. 全日制本科及以上学历;熟练掌握 Java 或 Go,熟悉 Python,了解 C++;精通数据结构与算法,具备扎实的编程基础和复杂系统问题解决能力; 2. 精通 Kubernetes 核心组件(调度器 / 网络 / 存储)、容器运行时及 CRD 开发,具备 3 年以上大规模 GPU 集群调度调优经验;有 Volcano、Kueue、HAMi 等批调度 / GPU 调度框架二次开发经验者优先; 3. 深入理解 GPU 资源管理技术(拓扑感知、显存隔离与共享、抢占、混部),有 GPU 利用率提升的实战策略与量化成果者优先; 4. 熟悉主流 AI 框架及分布式训练机制(数据 / 模型 / 流水线并行)与其对调度的诉求(拓扑亲和、网络带宽敏感),了解 RDMA、显存管理等加速技术; 5. 熟悉混合云架构与阿里云等云平台弹性能力(Spot 实例、弹性伸缩),具备资源池纳管与成本优化经验者优先; 6. 有类 PAI / 灵骏、KubeFlow、Ray 等 AI 训练平台调度研发经验者优先;有自动驾驶或仿真平台背景者优先。

工作职责： 岗位职责 多传感器融合SLAM算法研究。 主导LiDAR、图像、IMU、轮速、GNSS等多传感器数据融合的SLAM算法研发，重点攻克动态环境（行人、车辆）、地图变化场景（临时变动、植被季节性变化）、退化场景（长走廊、开阔广场、旋转楼梯）下的建图与定位问题。 大规模场景三维重建。 基于SLAM和3D GS技术，研发大规模场景重建系统，渲染出高质量的3D场景，输出标准化仿真资产，支撑自动驾驶全链路仿真与数字孪生相关应用。 任职资格： 任职要求 学历与学术成果已获得或即将获得计算机科学、机器人学、自动化等相关专业博士学位，在计算机视觉、机器人学相关顶级会议（CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS、RSS 等）或权威期刊（IJCV、T-RO、RAL 等）发表过高水平学术论文；在公开数据集 Leaderboard 或学术竞赛中取得靠前名次者优先。 具备SLAM与3DGS相关经验深入理解多传感器融合 SLAM 框架的算法原理与代码架构，具备动态环境过滤、lifelong 建图定位、退化检测与鲁棒定位的实践经验。熟悉3D GS技术，具备大规模场景重建、高质量渲染或仿真资产生成的项目经验。熟悉 3DGS 与 SLAM 联合优化、实时渲染管线者优先。 编程与工程能力熟悉 C++/Python，熟悉 vibe coding，具备良好的代码规范与系统架构能力；掌握 CUDA 并行加速、模型部署优化者优先。

工作职责： 岗位定位 本岗位面向末端配送、社区服务等真实开放场景中的机器人接触作业需求，聚焦具身智能、人机共融、力觉遥操作与共享自治等关键技术，开展从硬件系统、力觉映射、控制算法到真实机器人部署验证的全链路研究。 研究目标是构建面向开放场景的安全、可学习、可演化的遥操作-自主融合系统，使机器人不仅能够“看见环境”，更能够“安全接触世界”，并通过人在环数据持续提升自主能力。 岗位职责 开展具身智能、机器人遥操作、力觉反馈、人机共融等方向的前沿研究； 设计并实现双边控制、力觉映射、共享自治、人在环学习等核心算法； 基于公司双臂移动机器人平台完成真实场景系统集成和实验验证； 建设具备科研价值和工程复用价值的数据集、工具链或原型系统； 发表高水平论文，申请发明专利，参与博士后基金、浙江省项目及企业联合项目申报； 与高校、实验室及公司工程团队协同推进技术落地和产品迭代。 任职资格： 基本条件： 已获得或即将获得计算机、自动化、机器人、机械电子、人工智能等相关专业博士学位； 具备机器人系统、具身智能、控制算法、机器学习或多模态感知相关研究基础； 熟练掌握C++/Python，具备良好的算法实现、系统调试和实验设计能力； 能够独立开展科研工作，完成从问题定义、算法设计、系统实现到论文撰写的完整闭环。 优先条件： 有机器人遥操作、双边控制、力觉反馈、Haptic Device、ROS2、dVRK等开发经验； 熟悉模仿学习、强化学习、VLA模型、多模态策略学习或人在环学习； 具备六维力传感器融合、接触动力学建模、力控或阻抗控制经验； 有真实机器人平台部署、嵌入式实时控制或机器人中间件开发经验； 在RSS、CoRL、ICRA、IROS、T-RO、IJRR、CHI等会议或期刊发表过相关论文者优先。 平台支持 提供真实双臂移动机器人平台、力觉传感系统、实验场地和边缘计算资源； 支持申报中国博士后科学基金、浙江省博士后择优资助、国家博新计划等； 支持国际顶会投稿、差旅交流、专利申请和成果转化； 出站优秀者可优先进入公司核心技术岗位、技术负责人通道或联合实验室科研岗位； 对具备产业化潜力的成果，提供产品落地、转化奖励和孵化支持。