具身大模型后训练算法工程师

AI 摘要智能生成

协助完成真实机器人场景的算法测试

职位描述

1、参与工业场景VLM（视觉语言模型）/VLA（视觉语言动作模型）/WAM（世界动作模型） 算法研发与优化，聚焦机器人精细操作与泛化能力的提升，助力具身大模型工业场景落地效果提升。 2、负责数据驱动的模型迭代全流程工作，涵盖多模态数据采集、清洗、增强，以及模型训练、微调、性能优化，探索具身智能模型优化方案，提升机器人操作决策能力与模型泛化性、鲁棒性。 3、协助完成真实机器人场景的算法测试、数据分析与迭代，跟进具身智能领域前沿技术。 4、配合团队推进算法落地量产，参与解决工业场景下算法落地的核心问题，保障算法落地效果与稳定性。

任职要求

• 基本背景
• 硕士/博士研究生，计算机、人工智能、机器人工程、自动化等相关专业。
• 对Robot Learning有深入理解，熟悉数据驱动的模型迭代方法，有相关研究或项目经验优先。
• 核心技术能力
• 熟悉VLM，VLA，WAM核心原理与架构，具备深度学习、计算机视觉基础理论与实践经验。
• 熟练使用Python，熟悉PyTorch/Jax深度学习框架，有完整的VLA/WAM/VLM训练、部署、微调经验，有模型加速、推理优化经验者优先。
• 熟悉$$\pi_{0}$$，$$\pi_{
• 5}$$，$$\pi_{
• 6}^*$$，DreamZero，Lingbot-VA等主流VLA/WAM模型架构与实践细节，有相关模型调优经验优先。
• 了解强化学习、模仿学习基础算法，具备真实机器人算法实际部署、调试落地经验优先。
• 熟悉ROS与机器人学基础，熟悉Linux开发环境，代码规范、工程实现能力良好。
• 综合素质
• 自驱力与学习能力强，对工业具身智能领域有浓厚兴趣。
• 具备良好的团队协作与沟通能力，能高效推进项目任务。
• 在机器人、人工智能相关会议或期刊有论文发表者优先。