VLA算法工程师

负责 V(T)LA-Vision (Tactile) Language Action模型的研发，将视觉感知、语言等多模态与动作决策进行统一建模

设计并实现基于多模态大模型（VLM / LMM / LAM）的感知—理解—决策—控制算法框架

构建和训练视觉-语言-动作联合模型，用于机器人操作、任务执行或智能体决策

研究并落地 Imitation Learning、Reinforcement Learning、LLM-based Planning、Behavior Cloning 等算法

参与真实/仿真环境（如 Mujoco / Isaac Sim / Habitat / CARLA）中的数据采集方案设计

与系统，软件，硬件团队协作，完成算法在真实系统中的部署与优化

跟踪并复现前沿论文（如Pi，RT-2、PaLM-E、Octo、OpenVLA 等），推动技术演进

硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业

扎实的 机器学习 / 深度学习 基础，熟悉 Transformer、Diffusion、Policy Learning 等模型。熟悉 计算机视觉 + 自然语言处理 + 强化学习 中至少两类方向

熟练使用 Python / PyTorch（或 JAX），具备良好的代码与实验习惯

具备较强的问题拆解能力、科研能力和工程落地能力 三．加分项

有 VLA / 多模态大模型 / 具身智能 / 机器人学习 相关项目或论文经验

熟悉 LLM / VLM（如 GPT、LLaMA、CLIP、BLIP、GPT-4V） 的训练或微调

有 机器人操作、导航、自动驾驶、Agent 系统 的实际经验

熟悉 强化学习（RL / IL / Offline RL） 或 控制理论

参加过 RoboCup、CVPR / ICLR / NeurIPS / RSS 等相关竞赛或会议

有大规模数据训练、分布式训练、模型部署经验者优先