职位描述1.参与具身大模型在具体商业化场景（物流、制造等）中的后训练与落地，从数据、模型、算法等维度协助提升模型在目标场景下的任务成功率与执行效率； 2.参与制定数据采集策略与后训练方案，协助串联数据采集、模型训练、模型评测、真机部署的完整流程； 3.针对场景中的操作难点（如精细操作、高频节拍等），协助分析问题原因，通过数据策略调整、训练配置优化等手段持续改进； 4.参与模型在真实环境中的部署调试与性能优化，确保模型稳定运行； 5.沉淀场景落地过程中的经验与方法论，协助形成标准化交付流程。任职要求1.本科及以上（硕士优先）学历，计算机科学、人工智能、机器人学、自动化等相关专业，2027届应届毕业生； 2.掌握Python/C++，熟悉PyTorch等主流深度学习框架，具备扎实的工程实现能力； 3.了解VLA或具身大模型的基本原理； 4.具备较强的问题分析与解决能力，学习能力强； 5.具备良好的沟通协作能力与团队合作精神。 【加分项】 1.有微调/后训练或相关项目实践经验者优先； 2.有机器人真机调试或相关课程项目经验者优先； 3.有机器人操作（抓取、装配、分拣等）算法相关项目经验； 4.熟悉具身大模型（VLA/World Action Model）相关模型，如OpenVLA、π系列、LingBot-VLA等； 5.熟悉模仿学习（IL）、强化学习（RL）等训练范式在机器人操作中的应用； 6.有数据驱动的模型迭代经验，对数据质量、数据配比、数据增强有理解； 7.顶级会议（ICRA、CoRL、RSS、CVPR、NeurIPS等）论文发表或相关竞赛获奖。
