职位描述
岗位职责：
1. 面向轮式人形机器人的移动、交互、操作等任务，参与 VLA/WAM 等具身智能模型的研发、训练与评测。
2. 参与机器人仿真环境搭建、任务场景构建、数据采集与策略验证，包括导航、抓取、交互、移动操作等任务。
3. 参与多模态数据采集、清洗、标注与训练数据构建，包括图像、语言、状态、动作轨迹、仿真轨迹等。
4. 复现、调优和改造 VLA、模仿学习、Diffusion Policy、ACT、强化学习等相关算法模型。
5. 参与模型在仿真环境和真实机器人上的部署验证，分析 sim-to-real 差异、失败案例并优化策略效果。
6. 跟踪具身智能、机器人基础模型、多模态大模型、机器人仿真平台等前沿论文和开源项目。
任职要求：
1. 本科及以上年级在读，计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业优先。
2. 熟悉 Python、PyTorch，具备较好的深度学习基础。
3. 了解 Transformer、多模态学习、模仿学习、强化学习、机器人学习中的一种或多种。
4. 具备机器人仿真相关经验，熟悉 Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo、Habitat、ManiSkill、RoboSuite、PyBullet 等仿真平台中的一种或多种。
5. 了解仿真环境中的机器人建模、场景搭建、任务定义、轨迹采集、策略训练或评测流程。
6. 熟悉 Linux 开发环境，具备基本工程调试能力。
7. 对机器人具身智能方向有强烈兴趣，能主动阅读论文并复现实验。
加分项：
1. 有 LeRobot、OpenVLA、RT-2、ACT、Diffusion Policy、RoboMimic、RoboCasa 等项目经验。
2. 有 Isaac Sim、Isaac Lab、MuJoCo、ManiSkill、Habitat、RoboSuite 等机器人仿真任务开发经验。
3. 有 sim-to-real、域随机化、合成数据生成、仿真数据采集、仿真 benchmark 搭建经验。
4. 有真实机器人数据采集、策略部署、模型压缩或端侧推理经验。
