职位描述
岗位关键词：深度学习；具身智能；模仿学习；机器人
岗位职责：
研发通用的端到端具身操作算法，开展多模态大模型在机器人操作领域的创新研究。
针对具体任务，设计并优化模型，实现从视觉输入、语言指令到机械臂动作控制的推理管线，解决多模态特征对齐、动作序列生成与实时推理等核心问题。
负责机器人操作数据集的采集、清洗、标注与增强，参与到数据采集，模型训练和部署的全流程中。
跟踪RSS，CoRL，ICRA，ICLR等顶会及开源社区VLA与具身智能前沿进展，复现SOTA算法，评估真机部署效果。
总结研究成果，撰写技术文档和学术论文。任职要求
1.在校生，计算机、人工智能、机器人等相关领域本科及以上学历。
2.精通Python编程，熟练掌握PyTorch、TensorFlow或JAX等深度学习框架。
3.在模仿学习/VLA领域有实践经验，熟悉Diffusion Policy，Pi0等算法。
4.具有在真实机器人平台上采集数据，验证模型效果的经验。
优先条件：
•在RSS，CoRL，ICRA，ICLR，IROS，CVPR等会议或期刊上发表过具身操作相关论文。
•具备多模态（图像，点云，力反馈等）数据处理能力，精通Transformer架构与多模态对齐技术（DINO，SigLIP等）。
•熟悉机器人运动学与动力学，拥有机械臂实际操作和数据采集经验。
•有合成数据生成、仿真数据增强或大规模数据预处理经验。
加入我们，您将获得：
探索具身大模型批量商业化落地的经验，搭建真正通用易用的后训练系统
在最适合无本体数据需求的人形硬件上验证具身大模型
最前沿的具身认知，掌握从算法到硬件的全栈链路
