【2027届校招】具身智能算法工程师（VLA / 视觉 / 数据与端侧部署）(J13731)

岗位职责

1. 数据工程与数据治理：制定数据采集方案与数据规范；完成数据清洗、质检、切片与对齐；建立数据集版本管理与元数据标准；打通「失败样本回收→标注→重训→验证」的数据闭环。

2. 感知模型开发：承担检测、分割、位姿估计类视觉模型的训练、调优与评估；负责级联方案与后处理链路设计；建立统一的精度评估口径与失败案例分类方法。

3. 策略模型开发（模仿学习／VLA）：基于开源基座完成模型微调与训练策略设计；负责训练诊断、超参与数据配比调优；设计泛化测试方法并测定模型能力边界；负责语言指令集与任务编排设计。

4. 模型工程化与端侧部署：负责模型格式转换、量化压缩与推理性能优化；输出端到端时延预算并对控制频率负责；封装推理服务节点，与运动控制侧完成联调。

5. 训练与实验基础设施：负责算力资源调度、并发与显存管理；建立实验管理、模型版本与血缘追溯机制；沉淀可复用的训练流水线与基线配置。

6. 产品化与教学转化：把算法流程固化为学生可复现的实训项目，产出实验指导书、数据集样例与判分标准；为教学可控性在模型规模与算力成本之间做取舍；参与样机验证与院校现场支持。

1硕士及以上，计算机／人工智能／自动化／机器人等相关专业；

2.熟练 PyTorch，能独立完成「训练→评估→调优→导出」全流程，不是只会调库跑 demo。

3. 有 VLA 或模仿学习／行为克隆的实际训练调优经验（ACT、Diffusion Policy、RT-1/RT-2、OpenVLA、π0、SmolVLA 等任一）

4. 有边缘部署经验：TensorRT／ONNX Runtime／Jetson 平台，理解量化与实时性优化的取舍顺序。

5.熟悉检测与分割模型的训练与评估；有标注规范制定与数据质量校验经验。

6.Python 熟练，C++ 能读能改（推理节点与前后处理会用得到）。

7.有工程洁癖：代码、数据、模型、实验记录可复现、可交接。