认知计算算法工程师

到岗时间：不限 婚况要求：不限 【关于角色】 认知计算是机器人从"感知-反应"向"理解-推理-规划"跃升的关键。作为认知计算算法工程师，你将研究机器人的高阶认知能力，包括因果推理、常识理解、任务分解、场景抽象与自主学习，赋予蔚蓝机器人真正理解世界、预测结果并做出有依据决策的能力。你的工作触及具身智能的最前沿命题。解决用户看不见的技术问题，让用户可感知到的是扎实技术带来的流畅自然体验。 【核心责任】 - 研究并实现机器人的高阶推理能力，包括因果推理、反事实推断、规则归纳与类比推理 - 设计基于LLM的任务规划与分解框架，实现对开放式自然语言任务的层次化理解与执行 - 构建机器人的知识表示系统，整合结构化知识图谱与神经网络语义表示 - 研究机器人在线持续学习机制，支持机器人从交互经验中动态更新知识与技能 - 设计认知计算模块与感知、规划、控制系统的接口协议，实现高层推理与底层执行的耦合 - 建立认知能力评估基准，系统测量机器人在开放场景下的推理与泛化能力 【基础要求】 - 深入理解认知科学、AI规划或知识表示与推理领域的核心方法 - 熟悉基于LLM的推理与规划技术（Chain-of-Thought、ReAct、Tree-of-Thought等） - 精通Python，有完整的LLM应用系统（Agent、Function Calling、Tool Use）工程开发经验 - 了解概率图模型（贝叶斯网络、马尔可夫决策过程）与符号AI方法 - 具备将抽象推理框架与机器人任务执行系统对接的工程能力 - 良好的理论到工程转化能力，能够将学术方法快速原型化并在真实任务中验证 【更好】 - 有具身智能Agent（ReAct、Voyager等框架）的研究或工程实践经验 - 熟悉神经符号方法（Neuro-Symbolic AI）或可解释AI（XAI）相关研究 - 有知识图谱构建、关系抽取或本体设计的实践经验 - 在NeurIPS、ICML、AAAI、IJCAI等知名AI会议发表过认知推理相关论文 - 有多步骤机器人任务规划系统的完整落地经验