职位描述
岗位职责
- 负责具身机器人 VLA / 多模态感知模型 / 视觉感知模型 的工程化交付，推动模型从研发验证到真机部署落地。
- 负责机器人感知模型交付，包括目标检测、3D场景理解、物体识别等模块。
- 推动 VLA 模型在机器人任务中的应用，包括任务理解、视觉语义理解、动作生成、操作决策和人机交互。
- 建设模型交付流程，覆盖训练架构设计、数据采集、数据清洗、标注、训练、评测、仿真验证、真机测试、版本发布和问题回归。
- 协同算法、数据、仿真、控制、系统和测试团队，完成模型在机械臂、移动机器人或具身智能平台上的部署与调试。
- 负责模型推理性能优化，保障模型在机器人端侧设备上的实时性、稳定性和鲁棒性。
- 针对解决真实场景泛化问题，解决光照变化、遮挡、动态物体、复杂背景、物体类别泛化专项优化。
- 建立感知与 VLA 模型评测标准，支持机器人操作、导航、抓取、交互等任务的稳定交付。
你将收获
- 参与具身机器人核心模型能力建设，推动感知与 VLA 模型在真实机器人上的落地。
- 深入机器人、多模态大模型、仿真和控制交叉领域，积累完整工程交付经验。
- 面对真实场景中的复杂问题，持续优化机器人理解、操作和交互能力。任职要求
任职要求
- 熟悉具身机器人、机器人视觉或多模态感知方向，有自动驾驶或者机器人算法工程化或模型交付经验。
- 熟悉视觉感知模型，包括目标检测、分割、深度估计、位姿估计、场景理解、抓取感知等至少一种方向。
- 了解 VLA / VLM / 多模态大模型在机器人任务中的应用，理解视觉、语言与动作之间的基本关系。
- 熟练掌握 Python，具备模型训练、评测、部署和问题定位能力。
- 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，了解模型训练、微调、推理部署的基本流程。
- 具备数据闭环意识，熟悉数据采集、标注、清洗、评测集构建和模型回归验证流程。
- 有良好的跨团队协作能力，能推动算法、数据、系统、控制和测试团队完成模型上线交付。
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加分项
- 有 VLA / VLM / 机器人多模态模型落地经验。
- 有机械臂操作、移动机器人导航、抓取、分拣、巡检等真实机器人项目经验。
- 熟悉 Isaac Sim、MuJoCo、Habitat、Gazebo 等仿真平台，有 Sim2Real 经验。
- 有端侧部署经验，熟悉 TensorRT、ONNX、CUDA、模型量化、剪枝、蒸馏等优化方法。
- 有从 0 到 1 搭建模型交付流程、数据闭环或评测体系的经验。
- 有开源项目、论文或机器人竞赛经验者优先。
