职位描述
1.技术路线探索： 负责跟踪并复现业界前沿的预训练架构（如VLA、Diffusion Policy等），与现有团队并行探索不同的技术路线，降低单点失败风险。
2.架构设计与验证： 负责大规模具身智能模型的预训练架构设计、数据配比及Scaling Law验证，确保模型具备基础的通识操作能力。
3.核心代码攻坚： 深入底层训练框架优化，解决大规模分布式训练中的稳定性问题，提升训练效率。
4.业务前瞻： 针对冰箱整理、传送带分拣等复杂场景，设计预训练阶段的能力储备方案。任职要求
1.硬性背景： 本科及以上学历，计算机/AI/机器人相关专业，具备3年以上大模型或具身智能研发经验。
2.技术栈： 精通Python/C++，Pytorch；有大模型（LLM/VLM）全参数微调或预训练实战经验者优先。
3.专业能力： 熟悉Transformer架构及各类注意力机制；具备独立设计复杂深度学习模型的能力。
4.加分项： 在CoRL、CVPR、NeurIPS等顶会发表论文；有千万级参数模型从0到1训练经验。
