[Skip to main content](#main-content)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/)
[Hiring report](/reports/hiring/) · [All JD.com jobs](https://jobs.opennash.com/companies/jd/) · [Search jobs](/search/)

JD.com · 北京市-北京市

# 复杂几何空间与动态交互场景的移动避障导航算法研究

北京市-北京市 Internship or early career 

Listed on JD.com’s official careers site. Posted July 20, 2026. Check that it is still open and apply there.
[Apply on JD.com’s careers site →](https://campus.jd.com/#/details?id=8811)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [JD.com](https://jobs.opennash.com/companies/jd/) / 复杂几何空间与动态交互场景的移动避障导航算法研究

## Job description

工作职责
- 面向高度复杂的几何条件与动态交互场景，探索并强化导航模型对弱纹理、严重遮挡及动态变化环境的空间预测能力。
- 深度挖掘世界模型（World Model）在具身智能中的潜力，保障空间预测一致性并优化全局导航规划。
- 验证并突破系统的快速部署可行性，全面提升机器人大模型在复杂拥挤空间内的灵活避障与通过能力。
- 推动任务由基础固定姿态导航向复杂的姿态/空间约束运动规划拓展。
- 结合强化学习前沿算法与海量经验数据，实现导航问题的精准建模与闭环能力演进。 任职要求
- 计算机科学、机器人、人工智能或相关领域的本硕博在校生。
- 熟练使用Python、C++，精通ROS框架及Isaac Sim、Habitat、Mujoco等主流机器人仿真与评测平台。
- 具备VLN、Locomotion或具身操作相关底层模型的训练经验，熟悉强化学习Sim2Real核心链路。
- 具备扎实的模型SFT及RL二阶段优化实战落地能力。
- 在CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS、NeurIPS等顶级计算机视觉或机器人会议有论文发表经历者优先。

## At a glance
- Posted by the employer: Jul 20, 2026
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: 91 days
- Location: 北京市-北京市
- Employment type: Internship or early career[Apply on JD.com’s careers site →](https://campus.jd.com/#/details?id=8811)

## More jobs at JD.com

### [3D医疗影像多模态基础大模型研究](https://jobs.opennash.com/companies/jd/jobs/31cea141d3ff4222fc49/)

北京市-北京市

### [3D可控生成与空间智能多模态研究](https://jobs.opennash.com/companies/jd/jobs/9264cfdaab33cfb45f96/)

北京市-北京市

### [AI多模态存储与向量化计算探索研究](https://jobs.opennash.com/companies/jd/jobs/e91a2f3f9d7be9a91867/)

北京市-北京市

### [CodeAI代码大模型全链路与推理优化](https://jobs.opennash.com/companies/jd/jobs/234f9df632b03e4bec55/)

北京市-北京市

OpenNash lists jobs from employers’ own careers sites and does not handle applications.
Dates come from the employer where stated; “first seen” and “last checked” are our own observations.

OpenNash Jobs · Official listings with dates and links to the employer. [Weekly hiring report](/reports/hiring/) · [Methodology](/methodology/)
