vla算法工程师（校招）

岗位职责

1. 研发面向机器人决策与控制的视觉-语言-动作（VLA）多模态大模型，实现从自然语言指令、视觉观察到机器人底层动作的端到端映射；

2. 探索和构建大规模机器人操作与运动数据的预训练框架，设计与开发高效的微调、适配与提示学习方案；

3. 将VLA模型与机器人已有的运动规划、导航及操作算法深度融合，在仿真与真机环境中完成训练、迁移与实时部署，

4. 跟踪并推动具身智能领域的前沿进展，将最新的模型架构、训练范式与机器人物理系统有机结合，解决Sim2Real、实时性等工程难题。

任职要求

1. 深入理解多模态大模型（如PaLM-E、RT-1、RT-2、OpenVLA等）的架构原理与训练范式，具备相关领域的实际研究与开发经验；

2. 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、扩散模型、对比学习等前沿技术，精通PyTorch/TensorFlow；

3. 熟悉机器人学基础，对运动控制、规划或操作算法有一定理解，具备机器人仿真环境（如Isaac Sim、MuJoCo、Habitat）使用经验；

4. 具备优秀的算法落地能力，能够独立完成从模型设计、数据处理、训练调试到真机验证的全流程工作；

5. 对具身智能与通用机器人有强烈热情，敢于挑战高难度、跨学科的复杂问题。

加分项：

1. 在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、RSS、CoRL、ICRA、IROS等顶级会议发表过多模态学习或机器人学习相关论文。

2. 有大规模多模态数据集构建、分布式训练或模型压缩部署经验。

3. 熟悉真实机器人系统的软硬件集成，具备机械臂或足式机器人真机部署经历。

4. 在GitHub上有高质量开源项目，或在具身智能竞赛中取得突出成绩。

我们提供：

- 一个将最前沿的VLA大模型从论文搬进现实、从仿真跑向真机的硬核实践平台；

- 与顶尖的机器人算法、硬件团队零距离协作，共同定义下一代通用机器人的“大脑”；

- 充足的计算资源、开放的研究氛围。