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我们正在寻找更多优秀的伙伴加入，

一起把机器人的身体与大脑带向真实世界。

打造下一代通用机器人大脑

Riemann Dynamics（黎曼动力）专注于具身智能与 Physical AI，致力于打造面向真实世界的下一代机器人通用大脑。基于 Matrix-Game 世界模型技术体系，我们构建融合世界理解、未来预测与动作决策的统一智能框架，让机器人能够持续理解环境、自主规划并完成复杂操作。

我们近期发布了两项最新成果具身世界动作模型 Riemann-1.0 与交互式世界模型 Matrix-Game 3.5，分别面向通用机器人操作与开放世界交互，推动世界模型向实时交互、长期记忆与具身智能方向发展。

Riemann-1.0 · 通用机器人操作

Matrix-Game 3.5 · 开放世界交互

OPEN ROLES · 在招职位

【HARDWARE】

高级机械结构工程师

Senior Mechanical Structure Engineer｜北京·全职

| 岗位职责 RESPONSIBILITIES

· 负责人形机器人整机、机械臂、移动底盘及核心零部件的结构架构设计，涵盖本体结构、硬件堆叠、传感器布局、关节传动、散热与走线。

· 独立完成从概念方案、详细结构设计、样机试制到工程化优化的全流程，输出 3D 模型、加工图、BOM 及 URDF 文档。

· 开展结构可行性分析与风险管理，推进 DFM / DFA / DFX 工程化设计，保障小批量试产与量产装配效率。

· 负责关键结构件材料选型与工艺评估，协同电气、算法、工业设计团队完成整机集成与量产导入。

| 任职要求 REQUIREMENTS

· 机械工程、机器人、机电一体化等相关专业本科及以上学历。

· 具备机器人、智能硬件或复杂机电产品量产结构设计经验，熟练使用 SolidWorks / Creo / CATIA 等三维软件。

· 理解机构学、动力学、强度刚度与可靠性设计，能独立分析结构失效并推动问题闭环。

· 有人形机器人、机械臂、灵巧手、移动底盘或消费电子结构量产经验者优先。

【HARDWARE】

高级硬件工程师

Senior Hardware Engineer ｜ 北京 · 全职

| 岗位职责 RESPONSIBILITIES

· 负责人形机器人整机、机械臂、移动底盘及核心零部件的结构架构设计，涵盖本体结构、硬件堆叠、传感器布局、关节传动、散热与走线。

· 独立完成从概念方案、详细结构设计、样机试制到工程化优化的全流程，输出 3D 模型、加工图、BOM 及 URDF 文档。

· 开展结构可行性分析与风险管理，推进 DFM / DFA / DFX 工程化设计，保障小批量试产与量产装配效率。

· 负责关键结构件材料选型与工艺评估，协同电气、算法、工业设计团队完成整机集成与量产导入。

| 任职要求 REQUIREMENTS

· 机械工程、机器人、机电一体化等相关专业本科及以上学历。

· 具备机器人、智能硬件或复杂机电产品量产结构设计经验，熟练使用 SolidWorks / Creo / CATIA 等三维软件。

· 理解机构学、动力学、强度刚度与可靠性设计，能独立分析结构失效并推动问题闭环。

· 有人形机器人、机械臂、灵巧手、移动底盘或消费电子结构量产经验者优先。

【RESEARCH】

世界模型算法研究员 / 实习生

World Action Model Researcher / Intern 

北京 · 全职 / 实习

| 岗位职责 RESPONSIBILITIES

· 面向机器人场景开展 World Action Model 研究，构建可理解、可预测、可规划的世界模型。

· 复现、验证并部署社区主流世界模型工作，建立可对比、可迭代的实验 baseline。

· 构建面向机器人任务的多模态数据集，探索实时、可交互、长时序的世界模型。

· 在轮式 / 人形机器人平台上验证预测与规划性能，推动算法从离线实验走向真实机器人闭环。

| 任职要求 REQUIREMENTS

· 熟悉 Transformer、Diffusion、强化学习等主流算法，具备扎实的机器学习与深度学习基础。

· 熟练使用 PyTorch / Lightning，能独立完成模型训练、调参与实验分析。

· 有视频模型训练，或机器人预测 / 规划 / 建模项目经验者优先。

· 在 ICLR / ICML / NeurIPS / CVPR / CoRL / ICRA / IROS 发表过论文，或有高质量开源项目经历者优先。

【AI INFRA】

世界模型 AI Infra 高级工程师 / 实习生

AI Infra · Training Systems ｜ 北京 · 全职 / 实习

| 岗位职责 RESPONSIBILITIES

· 负责世界模型、DiT、多模态生成模型的大规模训练基础设施建设，持续提升训练吞吐、MFU、显存效率、集群扩展效率、任务稳定性和资源利用率。

· 围绕 FSDP、Megatron、TorchTitan 等分布式训练框架开展工程适配和性能调优，设计并优化并行策略、计算与通信效率以及大规模 GPU 集群下的训练扩展能力。

· 建立数据驱动的训练性能分析与优化体系，定位计算、通信、网络、显存、I/O、Checkpoint、数据加载和任务调度等环节的瓶颈，并完善快速 Checkpoint、故障诊断、容错与恢复等长周期训练可靠性能力。

· 支持世界模型及 DiT 模型的训练与推理优化，推动模型结构、训练与推理框架、算子、通信和硬件拓扑之间的跨层协同优化。

· 与算法、数据、推理、平台和集群团队紧密协作，将前沿研究与性能优化方案转化为稳定、可复用、可规模化的生产级基础设施能力。

| 任职要求 REQUIREMENTS

· 计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的系统编程、分布式系统和性能优化基础。

· 在 AI Infra、分布式训练、机器学习系统、HPC、GPU 计算或大规模后端系统等方向具备丰富的工程经验，具有设计、建设和优化大规模机器学习系统的能力。

· 熟悉 PyTorch 生态，深入理解大模型训练流程，能够基于 Benchmark、Profiling 和运行数据，独立分析训练效率、显存、通信和 I/O 等方面的瓶颈。

· 熟悉 FSDP、Megatron、DeepSpeed、ZeRO 等分布式训练技术，理解 DP、TP、EP、CP/SP 等并行策略及 NCCL 集合通信机制，能够结合模型特点和集群拓扑进行方案选择与优化。

· 熟悉 Python/C++，具备良好的工程实现能力和生产级系统开发能力；有 CUDA、Triton、CUTLASS、TileLang等算子优化经验者优先。

· 能够独立负责 P7 级技术子方向，完成从问题定义、方案设计、工程实现到性能指标和稳定性闭环的完整过程。

· 对 AI Infra 技术有持续热情，理解算法系统协同设计和跨层优化，愿意深入模型结构与训练机制，推动训练效率、可扩展性和可靠性的系统性提升。

· 具备推理部署优化、模型量化或低精度计算相关经验，理解吞吐、延迟、显存和模型精度之间的权衡。

| 加分项

· 有基于大规模 GPU 或其他异构加速卡的训练优化经验，做过 MFU 提升、训练 I/O 优化、显存优化、通信优化或分布式调度优化。

· 熟悉 DiT、视频生成、世界模型、多模态生成模型的训练或推理优化。

· 熟悉 Ray、Slurm、Kubernetes（K8s）等编排框架。

· 熟悉 MoE 训练的主要瓶颈与优化方向，包括 Expert Parallel、负载均衡、通信开销、显存效率和路由优化等。

· 有开源贡献经历，尤其是PyTorch、Megatron、DeepSpeed、vLLM、SGLang 等知名开源项目。有高质量技术博客撰写或公开技术分享经历。

· 有信息学、程序设计或高性能计算竞赛获奖经历，如 IOI、NOI/NOIP、ICPC、ASC 世界大学生超级计算机竞赛、ISC/SC Student Cluster Competition 等。

· 有知名科技公司 Infra 团队工作经历。

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