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交互设计师

12000-20000
北京-北京 | 本科学历
2026-06-12 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 We’re looking for an interaction designer who bridges digital interfaces and physical robotics. You’ll not Only craft the UI/UX for our robot companion App but also shape how users interact with the robot itself. If you’re excited to redefine how humans "talk" to robots and believe machines should feel intuitive (even friendly), this role is for you. Responsibilities: 1. Design UI/UX for the robot control App (flows, layouts, micro-interactions); 2. Create physical interaction experiences; 3. Optimize usability and emotional connection through user testing and data;02 4. Collaborate with hardware/algorithm teams to align interaction design with robot capabilities; 5. Explore innovative interactions and drive implementation. Requirements: 1. Bachelor's degree or higher from top overseas design or comprehensive universities without work experience restrictions ; 2. Proficient in principles and methods of interface design, information architecture, and user interaction design; 3. Passion for robotics interaction, problem-solving mindset and systems thinking; 4. Excellent aesthetics and artistic sense, with a certain degree of innovation.
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会员等级
  • 互联网服务
  • 民营企业
  • 10-50人
  • 500万
【关于角色】 语义搜索是机器人知识调用与记忆检索的核心能力。作为语义搜索工程师,你将负责构建机器人的向量检索与知识管理系统,使机器人能够快速、精准地从海量经验库、知识图谱和情境记忆中检索相关信息,支撑推理、对话与任务规划的智能决策。你构建的语义搜索基础设施将是机器人"长期记忆"的技术核心。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】 - 设计并实现高性能的语义向量检索系统,支持文本、图像、视频等多模态内容的相似性检索 - 构建和优化RAG(检索增强生成)管线,将外部知识库与LLM推理深度整合 - 研究嵌入模型的训练与领域自适应微调方法 - 设计机器人场景下的混合检索策略(稠密检索 稀疏检索 重排序) - 负责向量数据库的选型、部署与性能调优 - 建立搜索质量评估体系,设计相关性评估指标与A/B测试框架 【基础要求】 - 扎实的信息检索与自然语言处理基础,熟悉BM25、TF-IDF等传统检索方法 - 深入理解稠密检索技术(bi-encoder、cross-encoder、ColBERT等) - 精通Python,熟悉sentence-transformers、Hugging Face等向量模型库 - 有向量数据库的实际部署与调优经验(Milvus、Qdrant或同类产品) - 有完整的RAG系统搭建经验,理解检索质量对生成效果的关键影响 - 具备检索系统的性能优化能力(索引构建、ANN算法选型、查询加速) 【更好】 - 有多模态嵌入(图像 文本联合检索)的工程实践经验 - 熟悉知识图谱构建与图神经网络在知识检索中的应用 - 有机器人长期记忆或情境记忆系统的设计经验 - 在SIGIR、ACL、EMNLP等知名信息检索或NLP会议发表过相关论文 - 有大规模(亿级向量)检索系统的工程经验
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