小柚

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个人总结

专注于具身智能与机器人学习方向的应届硕士,具备扎实的深度学习理论基础与工程落地能力。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构,在模仿学习与强化学习领域有深入的项目实践经历。渴望在人工智能与机器人交叉领域深耕,通过算法创新解决真实场景下的复杂控制问题。

工作经历

具身智能算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-12
  • 参与家庭服务机器人的多模态感知模块开发,基于Transformer架构构建视觉 - 语言对齐模型,在内部测试集上将物体识别准确率提升了12%。
  • 负责数据清洗与增强流水线搭建,处理超过5万条机械臂操作演示数据,将数据预处理效率从小时级缩短至分钟级。
  • 协助优化模仿学习策略网络,通过引入注意力机制改进状态表征,使机器人在非结构化环境中的任务成功率提升约8%。

科研助理

上海人工智能实验室

2023-07 - 2023-09
  • 参与具身智能大模型预研项目,负责收集与整理开源机器人操作数据集,构建包含10万条样本的多任务指令微调数据集。
  • 协助复现Google RT-2论文算法,分析不同Tokenization策略对机器人动作生成的影响,为团队技术选型提供关键数据支持。

项目经历

基于视觉模仿学习的机械臂抓取系统

华中科技大学机器人实验室

2024-09 - 2025-05
  • 设计并实现端到端的视觉模仿学习框架,利用PyTorch复现Diffusion Policy算法,在Franka机械臂上完成复杂物体的零样本抓取。
  • 构建包含2000+次演示的数据集,通过数据增强技术将模型泛化能力提升,在未见物体类别上的抓取成功率达到85%。
  • 部署模型至边缘计算设备(Jetson Orin),通过模型量化与剪枝将推理延迟降低40%,满足实时控制需求。

人形机器人全身运动控制器

全国大学生机器人竞赛

2024-03 - 2024-08
  • 基于C++开发分层运动控制栈,上层采用MPC规划质心轨迹,下层利用WBC解算关节力矩,实现动态行走与抗干扰平衡。
  • 在仿真环境中训练强化学习策略辅助传统控制器,使机器人在崎岖路面的行走稳定性提升30%,成功获得赛区一等奖。
  • 负责传感器融合模块,整合IMU与编码器数据,将姿态估计误差控制在1度以内。

教育背景

华中科技大学

硕士 · 控制科学与工程

2023-09 - 2026-06

武汉理工大学

本科 · 自动化

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

机器人技术

ROS/ROS2 · MoveIt! · Gazebo · Isaac Gym

核心算法

模仿学习 · 强化学习 · 计算机视觉 · SLAM · 运动规划

工具与平台

Git · Linux · Docker · ONNX

简历范文进阶2026/8/6

具身智能算法工程师简历范文(人工智能/机器人校招)

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展示模仿学习与多模态大模型结合的科研经历与实习成果

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