世界模型训练与真机部署工程师/青年研究员

1. 01

   负责物理智能世界模型的训练、优化与评估；

2. 02

   构建机器人数据闭环，覆盖数据采集、清洗、对齐、质量评估与训练样本构建；

3. 03

   负责多模态机器人模型训练，融合视觉、语言、动作、状态及传感器信息；

4. 04

   搭建模型真机部署链路，完成推理、控制接口适配、延迟优化、稳定性测试和实验复盘；

5. 05

   跟进物理智能、机器人基础模型、World Model、VLA/VLM、Diffusion Policy、Imitation Learning、RL 等相关前沿工作，并复现或验证关键方法。

1. 01

   计算机、人工智能、机器人、自动化、电子工程、机械工程、数学等相关专业硕士及以上学历；

2. 02

   熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch / JAX / TensorFlow 中至少一种深度学习框架；

3. 03

   熟悉机器人学习或具身智能基础方法，如模仿学习、强化学习、行为克隆、轨迹预测、运动控制等；

4. 04

   具备扎实的深度学习基础，了解 Transformer、Diffusion Model、VLM/VLA、多模态学习或序列建模等技术；

5. 05

   具备良好的工程实现、实验设计、问题分析和系统调试能力；

6. 06

   有机器人真机实验经验或强烈兴趣，能够处理真实系统中的传感器误差、控制延迟、硬件异常和环境变化等问题。

加分项

1. 01

   有机器人真机部署、仿真平台或机器人数据集使用经验；

2. 02

   有 World Model、VLA/VLM、Diffusion Policy、Model-Based RL 等相关项目经验；

3. 03

   有大规模模型训练、视觉/三维感知、C++ 系统集成经验；

4. 04

   在机器人、机器学习、计算机视觉或强化学习方向有论文、竞赛、开源项目或产品化经验。