职位描述
1、研发面向人形家用机器人的“智能大脑”算法架构，基于 VLM、VLA、LLM 及多模态模型构建整体能力；
2、研究、适配并微调前沿的具身智能模型，包括 VLA 模型、多模态基础模型以及机器人策略模型；
3、搭建从多模态感知到动作执行的完整流水线：图像、视频 / 深度 / 机器人状态 / 文本指令 → 场景理解 → 规划 → 动作；
4、研发并提升机器人对家庭环境以及智能家居日常场景理解能力；
5、构建并维护具身智能数据集，包括真实机器人数据、遥操作数据、视频数据、合成数据、自动标注数据以及 human-in-the-loop 标注数据；
6、研究模仿学习、行为克隆、扩散策略、ACT、层级技能学习等方法，用于训练机械臂操作和导航能力；
7、设计具身智能模型评测体系，包括准确率、任务成功率、动作正确性、鲁棒性，以及在不同家庭场景下的泛化能力。任职要求
1、计算机科学、人工智能、机器人学、机器学习、计算机视觉、自动化、电气工程或相关专业硕士及以上学历（硕士 / 博士）；
2、具备扎实的深度学习和多模态模型经验：VLM、LLM、Transformer、CLIP、ViT、Diffusion、生成式模型等；
3、具备 ROS2、Isaac Sim、Isaac Lab、MuJoCo、Gazebo 或其他机器人仿真平台经验；
4、理解现代 VLM / VLA / 机器人基础模型和训练策略，如 OpenVLA、π0 / Pi0、ACT、Diffusion Policy等；
5、熟悉机器人基础任务：感知、规划、操作、导航、闭环控制、sim-to-real；
6、熟练使用 Python 编程；掌握 C++ 者优先，便于与机器人系统集成；
7、能够阅读最新科研论文，并将研究思路快速转化为可运行原型。
加分项：
1、有构建 teleoperation-to-training 流水线经验：示教数据采集、数据清洗、传感器同步、动作模型训练；
2、有边缘部署经验：NVIDIA Jetson、RKNN、ONNX Runtime、CUDA、模型量化、蒸馏、剪枝；
3、在 CVPR、NeurIPS、ICLR、ICRA、IROS、RSS、CoRL 等会议发表过论文，或有突出的工程成果。
