【2027秋招】具身智能VLN大模型算法研究员

核心算法与端到端导航研发 负责视觉语言导航（VLN）核心算法研发，实现自然语言指令驱动的未知环境自主导航；负责基于强化学习（RL）/模仿学习（IL）的端到端导航规划算法在真实物理硬件上的集成、调试与Sim-to-Real部署，覆盖开放词汇场景理解、语义地图构建与自主寻路全链路。

多模态大模型应用与前沿技术探索 研究VLM/VLA多模态大模型在机器人导航任务中的应用，将大模型语义输出平滑转化为机器人底层动作策略，攻克大模型“慢思考”与底层控制“高频响应”间的频段对齐难题；跟踪具身智能前沿技术，推动RT-2、π₀等前沿算法在工业巡检、商业服务等真机场景中的工程落地。

系统集成与跨团队工程落地 与定位建图、规划控制等团队紧密协作，负责算法与感知、建图模块的接口联调，完成从原型验证到产品落地的全流程推进，并负责阶段性核心功能演示与交付验收。

计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业 博士应届生；深入理解视觉语言对齐机制及多模态大模型（CLIP/LLaVA/RT-2等）在机器人领域的应用原理；精通至少一种主流VLN算法框架，并熟悉VLN主流数据集与模拟器。

导航感知与系统开发能力 熟悉机器人感知与规划技术体系（含3D语义网格构建、拓扑地图构建、BEV感知及传统导航路径规划）；熟悉ROS/ROS2及SLAM框架；熟练掌握Python，具备扎实的算法与数据结构功底。

工程化部署与模型优化经验 具备完整的模型训练、评估、推理部署及实验分析经验；熟练使用TensorRT、ONNX等模型量化与边缘端部署优化工具，具备将算法高效迁移至真实物理硬件的工程化落地能力。