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1、主导设计并实现VLA算法方案，参与数据采集-模型训练-真机部署的全链路构建，实现模型实际场景的落地需求。 2、熟悉pi、GR00T等主流多模态具身大模型优劣，数据多模态数据集的构建、清洗等，提升算法性能和决策质量改善调优。 3、跟踪前沿技术，负责算法设计、开发和优化，如强化学习、后训练、Sim2Real等； 4、研究多模态学习方法，结合视觉、触觉、力反馈提升机器人决策能力；一、基础要求：1、2027届应届毕业生，博士学历； 2、机械/自动化/机器人/电子等相关专业。二、技能要求： 1、掌握强化学习理论，熟悉 PPO、DQN、SAC 等主流算法； 2、精通 Python，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架； 3、熟悉 Mujoco、Isaac Gym、PyBullet 等机器人仿真工具； 4、熟悉VLA模型的训练和部署流程，了解RL相关知识。 5、熟悉主流的多模态预训练基座，熟悉多模态对齐等关键技术。三、素质要求： 1、良好的职业修养，善于思考，良好的沟通能力和团队协作精神。投递
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