VLA算法工程师

1.参与具身大模型在具体商业化场景（物流、制造等）中的后训练与落地，从数据、模型、算法等维度协助提升模型在目标场景下的任务成功率与执行效率；

2.参与制定数据采集策略与后训练方案，协助串联数据采集、模型训练、模型评测、真机部署的完整流程；

3.针对场景中的操作难点（如精细操作、高频节拍等），协助分析问题原因，通过数据策略调整、训练配置优化等手段持续改进；

4.参与模型在真实环境中的部署调试与性能优化，确保模型稳定运行；

5.沉淀场景落地过程中的经验与方法论，协助形成标准化交付流程。

1.本科及以上（硕士优先）学历，计算机科学、人工智能、机器人学、自动化等相关专业，2027届应届毕业生；

2.掌握Python/C++，熟悉PyTorch等主流深度学习框架，具备扎实的工程实现能力；

3.了解VLA或具身大模型的基本原理；

4.具备较强的问题分析与解决能力，学习能力强；

5.具备良好的沟通协作能力与团队合作精神。

【加分项】

1.有微调/后训练或相关项目实践经验者优先；

2.有机器人真机调试或相关课程项目经验者优先；

3.有机器人操作（抓取、装配、分拣等）算法相关项目经验；

4.熟悉具身大模型（VLA/World Action Model）相关模型，如OpenVLA、π系列、LingBot-VLA等；

5.熟悉模仿学习（IL）、强化学习（RL）等训练范式在机器人操作中的应用；

6.有数据驱动的模型迭代经验，对数据质量、数据配比、数据增强有理解；

7.顶级会议（ICRA、CoRL、RSS、CVPR、NeurIPS等）论文发表或相关竞赛获奖。