About The Role

1.负责研发端到端 VLA 架构，实现高层任务规划与低层动作生成的模态对齐，支持长程任务链（CoAT）的自主决策。
2.负责构建物理世界模型（World Model），解决仿真到现实的泛化鸿沟（Sim2Real），提升模型在复杂动态环境中的推理能力。
3.开发基于扩散模型或自回归策略的多模态动作生成算法，设计物理约束注入机制（如运动学校验、碰撞避障），满足真实机器人的动力学限制。
4.搭建问题驱动的数据闭环引擎，融合主动学习技术，探索大模型在架构、数据量到算力上的 Scaling Law 协同扩展路径。
1.硕士及以上学历（面向2026届应届生），自动化、计算机视觉、人工智能等相关专业。
2.深入了解 VLA 全栈技术链，熟悉 Transformer-based VLA（如 RT-2/OpenVLA）或扩散模型（Diffusion Policy）及快慢脑系统架构。
3.具备多机多卡大模型训练经验，熟悉世界模型驱动的强化学习（RL）算法及奖励函数设计，具备复杂高维空间动作生成的实战经验。
4.具备扎实的工程落地能力，掌握动作 Token 化设计以及模型轻量化（Pruning/Quantization）部署技术。
加分项：在机器人顶会/期刊（RSS/ICRA/IROS/T-RO等）发表过具身智能相关论文，或在 RoboMaster 等权威机器人竞赛中获奖。

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主管具身算法工程师(J29818)