【27届校招】Embodied AI算法工程师/研究员

前沿模型研究与打造：面向通用人形机器人及真实物理世界场景，参与打造行业领先的具身大模型。深入进行可泛化、可Scaling的 VLA大模型研究，实现全身动作控制，引领具身智能前沿技术发展。

大模型工程化与训练优化：参与具身多模态大模型的大规模训练性能优化与工程化落地，构建面向真实场景的下一代智能体系统。

系统集成与端侧部署：探索并推进模型在端侧平台上的部署加速；与算法、硬件及测试团队紧密协作，推动大模型与机器人感知、决策、控制模块的深度集成与系统级优化。

技术影响力：紧跟国际学术与工业界最新动向，通过技术攻坚与系统迭代，形成持续的技术影响力。

教育背景：计算机、电子工程、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历；

算法与理论基础：具有扎实的机器学习/深度学习基础，在 VLM、LLM、AIGC、RL、Robotics、3D Vision 等相关领域有相关研究或实践经验；

编程与工具能力：熟练掌握 Python / C++，熟悉 Linux 环境与网络/性能分析；熟练使用 PyTorch 等至少一种主流深度学习框架，具备优秀的系统级代码实现能力；

专业技能（以下A、B两项满足其一即可）： [算法研究向]：具备独立开展高水平研究的能力，曾在 CVPR / ECCV / ICCV / CoRL / ICRA / NeurIPS / ICLR / ICML / SIGGRAPH 等顶会/顶刊上发表过学术论文； [工程部署向]：具有丰富的模型工程或训练平台经验，熟悉大规模训练加速与剖析；或具备推理与端侧异构部署加速经验（如 TensorRT / ONNX 等），熟悉推理服务框架、容器编排（Docker / K8s）等。

综合素质：对具身智能（Embodied AI）及机器人交互有浓厚兴趣；具备良好的跨团队沟通协作能力与复杂问题解决能力，能在“研究-工程-平台”多方之间高效推进项目。