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【崗位職責(zé)】
1、負(fù)責(zé)視覺(jué)語(yǔ)言行動(dòng)模型(VLA)和視覺(jué)語(yǔ)言模型(VLM)的機(jī)器人感知與決策算法，實(shí)現(xiàn)視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作的端到端閉環(huán)。結(jié)合視覺(jué)、語(yǔ)言和動(dòng)作模態(tài)，實(shí)現(xiàn)從多模態(tài)輸入到機(jī)器人、機(jī)器狗、無(wú)人機(jī)等設(shè)備的動(dòng)作輸出；設(shè)計(jì)和優(yōu)化模型架構(gòu)，完成模型的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練以及真機(jī)部署工作，確保模型的高效性和準(zhǔn)確性。
2、將VLM/VLA模型部署至機(jī)器人硬件平臺(tái)(如ROS、嵌入式設(shè)備)，優(yōu)化推理效率(模型剪枝、量化、TensorRT加速等)。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)閉環(huán) pipeline，通過(guò)真實(shí)場(chǎng)景反饋持續(xù)迭代模型性能。
2、跟蹤 VLA/VLM 領(lǐng)域的最新技術(shù)動(dòng)態(tài)，如流匹配、動(dòng)作分塊架構(gòu)等，探索新的模型架構(gòu)和算法優(yōu)化方法；深入調(diào)研具身智能領(lǐng)域相關(guān)的前沿技術(shù)探尋將最新技術(shù)應(yīng)用到具身智能領(lǐng)域的可能性。
3、協(xié)同工程團(tuán)隊(duì)推動(dòng)算法在真實(shí)機(jī)器人平臺(tái)中的工程化部署；開(kāi)發(fā)面向機(jī)器人任務(wù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)訓(xùn)練框架，提升模型在物理場(chǎng)景中的泛化性與魯棒性。
4、參與大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集的收集、處理和標(biāo)注，為大模型預(yù)訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持；設(shè)計(jì)具身智能領(lǐng)域多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集、清洗與增強(qiáng)策略，建立高效數(shù)據(jù)管道。
5、參與相關(guān)技術(shù)的學(xué)術(shù)研究和論文發(fā)表，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力的提升。
【任職要求】
教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自動(dòng)化、機(jī)器人技術(shù)或相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
工作經(jīng)驗(yàn)：2年以上AI算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備多模態(tài)大模型訓(xùn)練/微調(diào)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
技能要求：精通 Python；熟悉 PyTorch、DeepSpeed 等深度學(xué)習(xí)框架；熟悉主流VLM/VLA架構(gòu)(如CLIP、LLaVA、OpenVLA、TinyVLA、π-0等)，具備多模態(tài)大模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。
【加分項(xiàng)】
1、熟悉機(jī)器人仿真平臺(tái)(如ISSAC Sim、Gazebo)者優(yōu)先；
2、有多機(jī)、多卡的大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先；
3、熟悉CUDA開(kāi)發(fā)生態(tài)、NCCL框架者優(yōu)先；
4、在期刊會(huì)議發(fā)表過(guò) Agent或強(qiáng)化學(xué)習(xí)相關(guān)研究論文者優(yōu)先。