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1.专业背景：具有计算机视觉、人工智能、机器人学、认知科学等相关专业背景或相关行业工作经验；2.编程能力：熟练掌握主流深度学习框架（如PyTorch、JAX），具备优秀的编程能力和代码工程化经验；3.模型理解：对世界模型、生成模型（如Diffusion、GAN、Flow、Transformer等）有深入理解，有大规模模型训练经验，熟悉相关评测方法和基准测试；4.表征学习：熟悉多模态表征学习方法，能够从视频、图像、文本等数据中提取有效的特征表示，具备时序建模和动态预测经验；5.机器人技术：了解机器人端到端操作模型（如ACT、DiffusionPolicy、OpenVLA、RT-2、pi0等）及视觉-语言-导航大模型的前沿进展；6.强化学习：具备机器人强化学习技术经验，有真实环境下的实施和优化经验，熟悉仿真到现实的迁移学习；7.分布式训练：具备大规模分布式训练经验，能够处理海量多模态数据和大型模型，熟悉模型并行和数据并行技术；8.学术背景：在ICML、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、CoRL等会议发表论文，或在ACM等程序设计竞赛中获奖者优先考虑；9.个人素质：具有强烈的技术热情、创新思维和持续学习能力，能够独立思考和解决复杂技术问题。
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