岗位描述
岗位职责
1. 设计并持续迭代具身智能模型的评测体系,覆盖仿真评测、真机评测、离线评测与真实业务场景评测;以可规模化为原则,将评测流程沉淀为可复用的标准流程,提升重复环节的自动化程度,使人工投入聚焦于判断与分析。
2. 构建任务集、场景集、指标体系,客观衡量模型在操作、感知、决策、泛化与稳定性等维度的表现,确保指标定义清晰、口径统一。
3. 建设自动化评测平台,支撑模型高频迭代节奏;建立测试记录的自动化归档链路,实现过程可追溯、结论可复核、结果可复现。
4. 分析模型失效案例,沉淀错误类型、量化失效原因占比、定位能力短板与数据需求,将模型问题转化为可执行的改进建议,反向驱动数据生产策略与模型迭代方向。
5. 推动评测中发现问题的定位与闭环,主动跨团队协作,保障模型迭代与交付进度。
6. 跟踪具身智能、机器人学习与多模态模型领域的评测方法与行业 benchmark,持续优化评测体系并建立对标基准。
岗位要求
1. 计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业背景,具备工程化能力。
2. 具备良好的实验与评测意识,能够将复杂问题拆解为可重复、可对比、可量化的测试方案,并进行严谨分析。
3. 具备数据分析与编程能力(Python 等),能够独立完成评测脚本开发、结果分析与可视化;具备流程化、工具化建设意识,能主动将重复性工作自动化。
4. 具备规模化与自动化思维,工作严谨细致,具备质量意识,能够对评测结论负责。
5. 逻辑清晰,书面表达能力强,能够清晰撰写评测结论与问题反馈;主动性强,具备良好的沟通协作能力,能够推动问题形成闭环。
6. 熟练运用 AI 工具辅助工作,具备持续学习意愿;具备模型训练经验或相关研究经历者更佳。
加分项
1. 具备大模型、自动驾驶或机器人等领域的评测经验。
2. 具备真机实验、遥操作(Teleoperation)数据采集或仿真平台(Isaac Sim、MuJoCo 等)相关经验。
3. 熟悉 ROS / ROS2 与 Linux 开发环境;具备 π0、OpenVLA、ACT、Diffusion Policy 等 VLA / 策略模型的实操经验。
4. 具备 benchmark 设计、自动化回归测试或评测平台建设经验。
5. 熟悉 vibe coding,ai agent 等工具,具备 ai native 思维,可独立搭建可运行产品原型
6. 好学踏实,思维灵活,善于沟通