“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】
- 具身智能体系统研发：负责人形机器人上层智能体（Embodied Agent）的算法设计与工程落地，构建""任务理解—任务规划—技能调度—执行反馈""的完整决策闭环；
- 大模型驱动的任务规划：基于大语言/多模态大模型（LLM/VLM）实现自然语言指令理解与长时序任务拆解，将高层意图转化为可执行的技能序列；
- 技能编排与调度：设计机器人技能库（操作 manipulation、移动 locomotion、人机交互等）的抽象、编排与调度机制，打通上层智能体与底层运动/操作控制的衔接；
- Agent 核心能力构建：研发记忆、反思、工具调用（tool-use）、多智能体协作等机制，提升复杂开放环境下长程任务的鲁棒性与自主性；
- 数据与评测闭环：参与真机/仿真数据采集与自动化评测体系建设，以 case 驱动持续迭代智能体策略；
- 前沿技术工程化：跟踪 LLM Agent、VLA、具身智能前沿，推动前沿方法在真实本体上的高效落地与工程优化。 【技术课题】 面向复杂长程任务的具身多智能体协作
- 教育背景：计算机、人工智能、机器人、自动化、控制、软件工程等相关专业，硕士及以上（2027 届，硕、博均可），具备扎实的机器学习/深度学习与软件工程基础。
- 大模型与 Agent：熟悉 LLM/VLM 原理与应用，了解 LLM Agent、任务规划、function calling / tool-use、RAG、多智能体等技术，并有相关项目经验；
- 编程能力：精通 Python，熟悉 C++，熟练使用 PyTorch；具备良好的系统设计与工程实现能力，代码质量高；
- 机器人相关：熟悉机器人""感知—规划—控制""基本流程，了解 ROS/ROS2；有 manipulation/locomotion、强化学习/模仿学习经验者优先；
- 加分项：有 VLA/具身智能体、大模型 Agent 框架（如 LangGraph 等）落地经验；有 Isaac Sim/MuJoCo 等仿真或 Sim2Real 经验；发表过顶会论文（CoRL、RSS、CVPR、NeurIPS、ICML、ICRA 等）或有高质量开源项目；机器人相关竞赛获奖；
- 软素质：良好的英文文献阅读与沟通能力，动手能力强、快速迭代意识，对人形机器人有强烈热情。
