机器人研发实习生-具身算法

负责具身大模型的架构设计与算法迭代，探索语言、视觉、动作、触觉等模态的统一建模，研发 VLA / WAM 模型，攻克动作表示、时序预测、多模态对齐等核心算法问题，突破机器人操作的泛化性、长程任务规划及物理交互操作的效率与鲁棒性迁移难题，推动技术方案落地；

负责强化学习算法的研究、设计及实现，解决实际应用中的复杂问题，提升机器人在长程任务和精细操作中的泛化与决策能力；

负责具身大模型的工程化部署，包括模型推理优化、量化加速及系统集成；负责算法在真实机器人平台上的调试与闭环验证；

持续跟踪具身智能、多模态大模型、视频生成等领域最新进展，开展算法复现与创新性研究，形成技术预研与核心技术壁垒。

计算机基础：具备扎实的计算机科学基础，熟练掌握 Python，熟悉 C++ 等编程语言；善于使用 AI Coding 工具（如 Claude Code 等）提升开发效率，具备良好的工程实现习惯；

算法基础：具备扎实的深度学习/机器学习理论基础，熟练掌握 PyTorch 等主流深度学习框架，并具备丰富的实际项目经验；熟悉主流视觉、语言或生成式模型架构（如 ViT、LLM、Diffusion 等），深入理解 Transformer 结构及预训练、微调等技术；

专业技能（以下方向掌握一项或多项）： --强化学习：深入理解 RL 基本原理，熟悉主流算法（DQN、PPO、SAC、TD3 等），有相关项目实践经验者优先 --多模态学习：熟悉多模态融合、跨模态对齐及时序建模技术，能从视频、图像、文本等数据中提取有效特征表示 --VLA/WAM：熟悉主流 VLA / WAM 算法（如 ACT、π0、DreamZero 等），有相关项目实践经验者优先 --模型部署：有模型推理优化、量化加速经验，有相关项目实践经验者优先；

综合素质：具备英文文献阅读与算法快速复现能力；自驱力强，善于在开放性问题中独立探索；具备良好的团队协作与沟通能力，对