具身大模型后训练算法工程师

1. 01

   参与工业场景VLM（视觉语言模型）/VLA（视觉语言动作模型）/WAM（世界动作模型） 算法研发与优化，聚焦机器人精细操作与泛化能力的提升，助力具身大模型工业场景落地效果提升。

2. 02

   负责数据驱动的模型迭代全流程工作，涵盖多模态数据采集、清洗、增强，以及模型训练、微调、性能优化，探索具身智能模型优化方案，提升机器人操作决策能力与模型泛化性、鲁棒性。

3. 03

   协助完成真实机器人场景的算法测试、数据分析与迭代，跟进具身智能领域前沿技术。

4. 04

   配合团队推进算法落地量产，参与解决工业场景下算法落地的核心问题，保障算法落地效果与稳定性

基本背景

1. 01

   硕士/博士研究生，计算机、人工智能、机器人工程、自动化等相关专业。

2. 02

   对Robot Learning有深入理解，熟悉数据驱动的模型迭代方法，有相关研究或项目经验优先。 核心技术能力

3. 01

   熟悉VLM，VLA，WAM核心原理与架构，具备深度学习、计算机视觉基础理论与实践经验。

4. 02

   熟练使用Python，熟悉PyTorch/Jax深度学习框架，有完整的VLA/WAM/VLM训练、部署、微调经验，有模型加速、推理优化经验者优先。

5. 03

   熟悉$$\pi_{0}$$，$$\pi_{0.5}$$，$$\pi_{0.6}^*$$，DreamZero，Lingbot-VA等主流VLA/WAM模型架构与实践细节，有相关模型调优经验优先。

6. 04

   了解强化学习、模仿学习基础算法，具备真实机器人算法实际部署、调试落地经验优先。

7. 05

   熟悉ROS与机器人学基础，熟悉Linux开发环境，代码规范、工程实现能力良好。 综合素质

8. 01

   自驱力与学习能力强，对工业具身智能领域有浓厚兴趣。

9. 02

   具备良好的团队协作与沟通能力，能高效推进项目任务。

10. 03

    在机器人、人工智能相关会议或期刊有论文发表者优先