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  • 深圳市足下科技有限公司招聘信息

    足下科技是 AI 原生科技公司,依托顶尖 AI 软件工程与 HPC 技术,打造面向智能汽车与具身智能时代的 AI 软件基础设施。公司自主研发全球首个全新设计的 AI 原生跨域融合高层次操作系统 EarthOS,填补高阶智驾专用操作系统空白,已在多家主机厂车型量产落地,覆盖 L2 + 高阶智驾、L4 无人驾驶、舱驾融合等场景,并拓展至具身智能机器人领域。围绕具身智能,公司持续研发机器人大小脑系统,搭建具备环境理解、自主决策、操作智能与持续进化能力的具身智能平台。



    岗位:机器人-智驾算法实习生


    工作内容:
    1. 深度参与具身智能系统开发与调试以及工程落地;
    2. 参与大小脑算法的研发与性能优化;
    3. 负责仿真及真机下算法验证与系统集成测试。
    任职要求:
    1. 在读本科及以上学历,计算机/机器人/自动化/电子信息/机械工程等相关专业;
    2. 编程能力:熟练使用 C++或Python;
    3. 项目经验(满足以下任一即可,需在简历中明确写出项目细节): 1) 仿真相关:Isaac Sim / MuJoCo / Gazebo 完整仿真项目; 2)深度学习相关:图像分类/检测/分割、3D 点云、NeRF、Diffusion Model 等完整训练项目; 3) 强化学习相关:Gymnasium、Stable-Baselines3、RLlib、Sim2Real 任一实战; 4) 夹爪或灵巧手
    你会收获:
    1. 参与产品级软件系统研发,掌握从算法设计到工程落地的完整能力
    2. 深入接触具身智能核心技术,与资深工程师协作攻克技术难题"



    岗位:ai算法实习生


    作内容:
    1. 深度参与大模型、机器人或智能驾驶算法(感知 / 预测 / 决策 / 规划 / 控制等模块)的研发和工程化落地;
    2. 参与算法模块的方案设计,实现和验证;
    3. 负责算法在仿真环境 / 实车 / 离线回放中的调试与问题定位。
    任职要求:
    1. 计算机、软件工程、电子信息、车辆工程或理工科专业本科及以上学历,扎实的计算机基础与工程能力,熟练掌握至少一种编程语言(Python / C++);
    2. 至少有一段智能驾驶或机器人相关算法模块的工程实践经历(排除传统控制和系统工程开发);
    3. 满足以下任一条件:a.具备感知算法经历:有目标检测、语义分割、目标跟踪或点云处理的算法开发或工程化经验,掌握Lidar、摄像头、雷达数据处理。b.具备决策/预测算法算法经历:有轨迹预测、场景理解或基于强化学习/规则的决策策略研发经验,能基于仿真环境设计评估指标与验证流程。c.具备规控算法经历:有运动规划与车辆控制算法设计与工程化实践经验,理解车辆动力学与横纵向控制约束。d.有高保真仿真平台、虚拟环境或场景重建经验(如 Isaac Sim、MuJoCo、PGSR、3D Gaussian Splatting)。e.熟悉深度学习模型及训练/调优流程,具备将算法或深度学习模型从训练阶段落地到生产环境的经历,包括模型部署、优化、调试、接口开发与系统集成。
    加分项:
    1)深入理解Transformer架构,在至少一种深度学习框架(PyTorch / TensorFlow)上有模型训练或者微调的实践经验或者对SLAM(视觉/激光里程计、点云处理、多传感器融合)有深入理解及工程实践经验。
    2)能够快速搭建开发环境、复现论文或开源算法,并针对实际场景进行改造优化。
    3)拥有智驾相关企业或科研团队实习经历(≥3个月),参与智驾算法模块的研发或工程化工作
    4)熟悉ROS或自动驾驶中间件、仿真平台。
    你会收获:
    1. 深入掌握算法与工程化能力:包括算法设计、模型训练与部署,熟练处理摄像头/雷达/激光雷达数据,提升工程实现能力



    岗位:Rust实习生


    工作内容:
    1. 辅助开发基于 AI 原生的知识库应用;
    2. 协助集成 LLM,打造 AI 原生的基础设施;
    3. 优化提升 AI 在业务当中的输出质量。
    任职要求:
    1. 熟悉 rust,且掌握异步开发
    加分项:掌握 react/掌握 tauri/熟练使用 LLM 生成项目文档/ 搭建过 RAG /有大数据基础设施开发经验
    你会收获:
    1. 深入掌握 Rust 异步与并发编程,在真实项目中提升性能优化、工程化及调试能力
    2. 实战构建并部署基于 React/TypeScript 与 Tauri 的跨平台前端/桌面应用,熟悉前后端与本地集成流程
    3. 在真实项目中端到端搭建 RAG 流水线:完成数据采集与清洗、文本向量化、向量数据库(如 Milvus/Weaviate)或本地索引集成、检索器调优与生成器融合,并实现本地部署与调试




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