具身行为实习生

1. 01

   核心模型研发：负责机器人VLA、WAM大模型的全链路研发，包括数据处理、模型预训练、后训练优化及真机部署，确保模型在实际场景中的高效性和准确性；

2. 02

   数据工程建设：主导大规模机器人数据集的采集、清洗、标注和管理工作，构建高质量的多模态数据pipeline，为模型预训练提供坚实基础；

3. 03

   端到端模型训练：参与VLA、WAM模型的后训练架构设计，并负责真机环境下的强化学习后训练，实现在线学习能力提升；

4. 04

   前沿技术跟踪：持续跟踪具身智能和VLA、WAM领域的前沿进展（包括最新论文、开源项目等），快速验证并将先进技术落地到产品中，推动模型性能持续迭代。

1. 01

   必备条件专业背景：计算机、自动化、机器人或相关专业硕士及以上学历。

2. 02

   核心技能：

3. 01

   深入理解机器人模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（RL/RLHF）理论；

4. 02

   具备大规模机器人预训练模型或真机RL后训练的实际落地经验；

5. 03

   熟悉主流VLA架构（π系列, Gr00T, ACT, Diffusion Policy等）及其技术原理；

6. 04

   熟悉主流机器人构型（方舟，松灵，franka，UR，非夕等）。

7. 03

   技术栈：

8. 01

   精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；

9. 02

   熟悉ROS/MuJoCo/Isaac等机器人仿真和控制技术栈；

10. 03

    具备优秀的工程实践能力和代码规范意识。

【加分项】

1. 01

   在顶级会议发表论文（CoRL, RSS, ICRA, IROS, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV等）；

2. 02

   具有具身智能、多模态大模型或机器人操作相关项目经验；

3. 03

   有开源项目贡献或技术竞赛获奖经历；

4. 04

   熟悉工业机器人或服务机器人实际应用场景。