具身基模后训练工程师

岗位方向

面向具身智能与机器人操作的下一代核心范式，探索具身基模的后训练方法，构建具备任务适配能力、失败恢复能力和持续进化能力的真实世界具身机器人，推动具身智能基础模型在下游任务中的性能突破。

岗位职责

* 围绕具身基模后训练开展研究，包括 SFT、RL、RFT、DAgger、offline / online RL、reward / value learning 等方法；

* 探索机器人任务中的数据闭环机制，包括失败样本挖掘、人类接管数据利用、rollout 数据筛选与再训练；

* 研究具身智能系统中的任务适配、skill adaptation、failure recovery、progress / value 判断等关键能力；

* 推动 VLA、WAM、Agent 与强化学习方法的融合，提升模型在复杂任务中的成功率与鲁棒性；

* 参与技术方案设计与高水平成果产出，包括论文、系统、平台、benchmark 和 demo 等。

岗位要求

* 计算机、人工智能、机器人、自动驾驶等相关专业硕士及以上学历，优秀实习生也欢迎；

* 具备扎实的算法与工程基础，能够独立完成模型后训练、调试、评测与实验分析；

* 对以下至少一个方向有深入理解：大模型后训练 / 强化学习 / 模仿学习 / 多模态学习 / 机器人学习 / 自动驾驶后训练；