资深具身大模型算法工程师

模型架构设计与预训练研发 负责具身大模型（VLA/世界模型）预训练核心模块的方案设计与工程实现，围绕工业场景需求，落地Transformer与Diffusion融合的具身操作策略架构，推进感知-决策-控制全链路打通。

数据处理与训练管线建设 负责面向工业场景的大规模多模态数据预训练流程的搭建与优化，承担数据采集、清洗、质量评估与格式标准化等关键环节，整合真机采集、仿真合成及互联网多模态数据，设计数据金字塔配方与采样策略。

模型评测分析与实验验证 负责消融实验设计与结果分析，验证模型缩放规律（Scaling Laws）、数据质量影响及架构选型差异。持续跟进前沿成果并引入现有框架，驱动成功率与泛化能力提升。配合团队将模型部署至真实工业场景，完成从研发到产线的闭环落地

计算机科学、人工智能、机器人学等相关专业硕士及以上学历，博士优先；

具备3年及以上大模型或具身模型（如OpenVLA、Pi系列、RT系列等）研发经验，有预训练方向的实际项目经历者优先；

精通Python与PyTorch，具备网络结构的搭建与调优能力；

深入掌握Transformer及其变体（自注意力机制、KV Cache、MoE、LoRA/Adapter等），理解扩散模型训练机制；

具有VLM/VLA/世界模型方向的研发经验，熟悉至少一种机器人策略学习方法（如模仿学习/IL、Diffusion Policy等），了解Sim-to-Real迁移的基本概念；

熟练使用Linux系统，具备良好的开发与调试习惯，了解C++，能配合完成机器人应用层逻辑开发与接口封装；

熟悉ROS/ROS2机器人中间件，有节点通信、消息机制与状态机使用经验者优先；

熟悉主流机器人仿真平台（IsaacSim、MuJoCo等）及多传感器融合技术者优先，有工业场景（如制造、物流等）机器人项目实践经验者优先