公司简介：
网易对中国互联网的发展具有强烈的使命感，网易利用较先进的互联网技术，加强人与人之间信息的交流和共享，实现“网聚人的力量”。网易杭州研究中心成立于2006年6月。作为网易产品研发中心，目前拥有社区及生活服务类、客户端类、互动娱乐类等10款互联网新型产品。社区类产品包括网易博客和网易相册。网易博客自2006年9月1日正式上线以来，整合资源，不断创新，为用户提供了个性化网络生活平台，截止2010年6月已拥有超过1.2亿注册用户。网易印像派是网易推出的个性照片礼物定制平台，致力于为用户打造更为个性生活。通过印像派，用户可以定制照片书、画册、水杯等个性礼物留念传情。客户端类产品包括网易手机邮、闪电邮、闪印、相片管家、CC语音和网易POPO。2010年5月网易推出在线相片冲印工具“闪印”，旨在为用户提供便捷冲印定制服务。网易相片管家作为中国大型互联网公司中首款以微软.net framework 3.0作为技术框架开发的软件，协助用户对个人电脑和网易相册图片进行一站式管理。2002年11月，即时通讯工具网易泡泡(POPO) 免费推出，为广大聊友提供丰富的即时通讯体验。作为网易旗下首款免费语音软件，网易CC致力于为广大游戏玩家、在线语聊爱好者提供高质量的语音服务，引领语聊软件潮流。网易是中国率先提供在线互动式社区服务的互联网公司。梦幻人生是网易独立研发的大型web娱乐社区。不同于传统的SNS，梦幻人生将致力于打造好玩又有爱的年轻时尚互动社区。自2010年4月28日开放注册后，梦幻人生在稳步运营中不断发展，逐渐成为了90后聚集的主流网络社区之一。为了这个目标，网易把亿万的网民聚集在一起，实现资讯的共享，为用户提供更好的服务，为他们创造更愉悦的在线体验。在招职位如下：
机器人算法工程师-规划/控制方向-26届补招
工作城市：杭州
薪资：35k-45k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：35k-45k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
岗位描述
1、负责挖掘机多自由度机械臂的运动学、动力学建模，设计并实现运动控制算法（轨迹规划、逆运动学求解、力/位混合控制等）；
2、负责液压运动控制系统的轨迹控制器开发、调优、嵌入式移植及产品化落地，解决液压系统固有的响应延迟、非线性、死区特性等控制难题；
3、研究并应用机器学习/深度学习方法融合到传统控制框架中，构建数据驱动或模型混合的智能控制策略，重点攻克以下课题：
4、液压系统时变延迟的在线辨识与自适应补偿；
5、控制特性随油温、负载、磨损等工况变化的鲁棒适应问题（如基于学习的参数自整定、域自适应）；
6、利用强化学习（RL）/ 模仿学习等方法优化挖掘机复杂作业场景下的运动控制策略；
7、搭建仿真-实机闭环验证流程（Sim-to-Real），推动基于学习的运动控制模型从离线训练到实车部署的全链路落地；
岗位要求
基础要求
1、硕士及以上学历，机器人学、自动化/控制工程、机械工程、计算机科学、数学/应用数学等相关专业，工程基础扎实，代码能力优秀；
2、具备机器人运动学、动力学、经典控制理论（PID、MPC、自适应控制等）的扎实基础，有工业或工程机械臂实际项目开发经验；
3、熟练掌握C/C++及Python编程，熟悉机器人操作系统（ROS/ROS 2），具备嵌入式或实时控制系统开发经验者优先；
液压控制相关
1、有液压伺服/比例控制系统开发经验，了解液压阀、泵、油缸的特性建模及系统辨识方法；
2、熟悉液压系统非线性建模、延迟补偿、温度/工况漂移标定等工程问题者优先；
机器学习 & 智能控制相关
1、具备机器学习/深度学习扎实基础，熟悉 PyTorch/TensorFlow 等主流框架；
2、有以下一项或多项经验者优先：
（1）强化学习（RL）在机器人控制中的应用（Sim-to-Real、SAC/PPO 等算法实践）；
（2）系统辨识 + 神经网络混合建模（如 Physics-Informed Neural Networks、Neural ODE）；
（3）自适应/鲁棒控制与学习方法的融合（L1 自适应、GP-MPC、Meta-Learning 等）；
（4）机器人模仿学习、技能学习落地经验；
1、负责挖掘机多自由度机械臂的运动学、动力学建模，设计并实现运动控制算法（轨迹规划、逆运动学求解、力/位混合控制等）；
2、负责液压运动控制系统的轨迹控制器开发、调优、嵌入式移植及产品化落地，解决液压系统固有的响应延迟、非线性、死区特性等控制难题；
3、研究并应用机器学习/深度学习方法融合到传统控制框架中，构建数据驱动或模型混合的智能控制策略，重点攻克以下课题：
4、液压系统时变延迟的在线辨识与自适应补偿；
5、控制特性随油温、负载、磨损等工况变化的鲁棒适应问题（如基于学习的参数自整定、域自适应）；
6、利用强化学习（RL）/ 模仿学习等方法优化挖掘机复杂作业场景下的运动控制策略；
7、搭建仿真-实机闭环验证流程（Sim-to-Real），推动基于学习的运动控制模型从离线训练到实车部署的全链路落地；
岗位要求
基础要求
1、硕士及以上学历，机器人学、自动化/控制工程、机械工程、计算机科学、数学/应用数学等相关专业，工程基础扎实，代码能力优秀；
2、具备机器人运动学、动力学、经典控制理论（PID、MPC、自适应控制等）的扎实基础，有工业或工程机械臂实际项目开发经验；
3、熟练掌握C/C++及Python编程，熟悉机器人操作系统（ROS/ROS 2），具备嵌入式或实时控制系统开发经验者优先；
液压控制相关
1、有液压伺服/比例控制系统开发经验，了解液压阀、泵、油缸的特性建模及系统辨识方法；
2、熟悉液压系统非线性建模、延迟补偿、温度/工况漂移标定等工程问题者优先；
机器学习 & 智能控制相关
1、具备机器学习/深度学习扎实基础，熟悉 PyTorch/TensorFlow 等主流框架；
2、有以下一项或多项经验者优先：
（1）强化学习（RL）在机器人控制中的应用（Sim-to-Real、SAC/PPO 等算法实践）；
（2）系统辨识 + 神经网络混合建模（如 Physics-Informed Neural Networks、Neural ODE）；
（3）自适应/鲁棒控制与学习方法的融合（L1 自适应、GP-MPC、Meta-Learning 等）；
（4）机器人模仿学习、技能学习落地经验；
具身智能算法工程师（26届补招）
工作城市：杭州
薪资：35k-45k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：35k-45k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
岗位描述
1、负责机器人多模态大模型（VLA模型）的工程化落地，包括预训练开发、模型微调、训练优化以及实际效果调优；
2、参与基于大模型的机器决策控制工程化工作，包括训练框架搭建、数据集处理、算力部署，以及在真机上的部署与测试；
3、优化大模型的训练效率以及资源利用率，熟练运用诸如模型并行、Flash Attention、LoRA等技术；
4、负责云端数据处理以及分布式训练落地，优化大模型的多模态任务处理能力；
5、跟进多模态大模型与具身智能的前沿应用进展，负责模型在机器人场景的部署与技术转化。
岗位要求
1、熟练掌握大语言模型及多模态大模型的训练和优化方法，精通主流深度学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow，熟练掌握 Python 或 C++ 至少一种编程语言；
2、具备过硬的工程能力，能够独立完成特定任务开发，重视代码质量，精通调试和代码优化；
3、具备大规模分布式训练和高效微调（如 LoRA、低资源训练）技术落地经验，能够显著提升训练效率与工程实用性；
4、具备云端算力管理和多模态任务优化能力，对高效工程实现和模型结果追求卓越；
5、有机器人相关项目经验，熟悉在实际工业场景中实现机器学习算法部署；
6、具备扎实的工程能力，能高效实现模型工程化迭代，优先考虑具备液压控制或工程机械行业实践经验者；
7、有较强的创新意识，具有模仿学习或强化学习工程化实现经验者（如 ACT、DP、Model-Based RL）为佳。
1、负责机器人多模态大模型（VLA模型）的工程化落地，包括预训练开发、模型微调、训练优化以及实际效果调优；
2、参与基于大模型的机器决策控制工程化工作，包括训练框架搭建、数据集处理、算力部署，以及在真机上的部署与测试；
3、优化大模型的训练效率以及资源利用率，熟练运用诸如模型并行、Flash Attention、LoRA等技术；
4、负责云端数据处理以及分布式训练落地，优化大模型的多模态任务处理能力；
5、跟进多模态大模型与具身智能的前沿应用进展，负责模型在机器人场景的部署与技术转化。
岗位要求
1、熟练掌握大语言模型及多模态大模型的训练和优化方法，精通主流深度学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow，熟练掌握 Python 或 C++ 至少一种编程语言；
2、具备过硬的工程能力，能够独立完成特定任务开发，重视代码质量，精通调试和代码优化；
3、具备大规模分布式训练和高效微调（如 LoRA、低资源训练）技术落地经验，能够显著提升训练效率与工程实用性；
4、具备云端算力管理和多模态任务优化能力，对高效工程实现和模型结果追求卓越；
5、有机器人相关项目经验，熟悉在实际工业场景中实现机器学习算法部署；
6、具备扎实的工程能力，能高效实现模型工程化迭代，优先考虑具备液压控制或工程机械行业实践经验者；
7、有较强的创新意识，具有模仿学习或强化学习工程化实现经验者（如 ACT、DP、Model-Based RL）为佳。