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崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)機(jī)器人VLA大模型核心算法的研發(fā)、優(yōu)化與調(diào)試，包括但不限于：
(1)機(jī)器人感知系統(tǒng)處理：圖像預(yù)處理、點(diǎn)云預(yù)處理。
(2)基于大模型方法（如RT-2，OpenVLA，RDT等）構(gòu)建人形機(jī)器人
任務(wù)
理解與動(dòng)作推理模塊，構(gòu)建從語義/視覺輸入到機(jī)械臂軌跡控制的端到端推理管線。
2.使用各類機(jī)器人仿真工具對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證。
3.實(shí)際部署，持續(xù)優(yōu)化模型在多任務(wù)，多場景下的泛化能力與樣本效率。
4.跟蹤機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的前沿研究，參與創(chuàng)新
項(xiàng)目
的研發(fā)和技術(shù)預(yù)研。
任職要求：
1.學(xué)歷：計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、
人工智能
、機(jī)器人或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2.熟悉模仿學(xué)習(xí)（Behavior Cloning、Inverse RL、Diffusion Policy 等）原理與實(shí)現(xiàn)
3.熟悉 Transformer/Diffusion、VLM（如 Flamingo、BLIP、LLaVA）在機(jī)器人場景中的應(yīng)用
4.編程技能：熟練掌握C++和Python編程語言，熟悉機(jī)器人開發(fā)常用庫和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域常用框架，如pytorch，TensorFlow
5.開發(fā)工具：
(1)熟悉ROS/ROS2框架，有機(jī)器人，機(jī)械臂等相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
(2)熟練使用常見的仿真平臺(tái)（Gazebo、MuJoCo、Isaac Lab等）；
(3)熟悉Git等版本控制工具。
6.具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和溝通能力，能夠獨(dú)立分析問題并提供解決方案。
7.英語讀寫能力良好，能夠閱讀和理解領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)術(shù)論文及技術(shù)
文檔
。
加分項(xiàng)，包括但不限于：
1.有相關(guān)機(jī)器人競賽、科研項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，或?qū)嶋H工程經(jīng)驗(yàn)（如AGV，AMR、服務(wù)機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作機(jī)器人等）。
2.有真實(shí)機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)部署經(jīng)驗(yàn)，能夠
快速閱讀
并復(fù)現(xiàn)最新模仿學(xué)習(xí)或多模態(tài)大模型論文，有ACT,Open-VLA,RDT,Open-Pi0等前沿開源框架復(fù)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。
3.熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch），有相關(guān)算法在機(jī)器人感知或控制中的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。
4.有基于ROS框架的中大型項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)歷。
5.熟悉高性能計(jì)算（CUDA）或算法優(yōu)化（OpenMP、TBB）。
發(fā)表過機(jī)器人，具身智能相關(guān)領(lǐng)域的論文，或有開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)經(jīng)歷。