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1、硕士及以上学历,计算机、自动化、电子、机器人、人工智能等相关专业,2027届毕业生。2、扎实的深度学习、计算机视觉、NLP、强化学习/模仿学习基础。3、熟悉主流多模态模型:CLIP、BLIP、LLaVA、Flamingo 等。4、熟练使用 PyTorch 框架,熟悉大模型训练、微调、分布式训练、LoRA/QLoRA 优先。5、了解具身智能、VLA/RT 系列模型、机器人操控/导航/运动规划者优先。6、有模型部署经验(ONNX、TensorRT、TorchScript 等)优先。7、良好的工程实现、问题排查与跨团队协作能力。8、加分项:- 有 VLA、具身智能、机器人 AI 相关项目/论文/竞赛成果。- 熟悉点云、深度视觉、2D/3D 感知、机器人控制流程。- 有实际机器人产品落地或数据集构建经验。1、负责 VLA 模型架构设计、训练 pipeline 搭建、迭代优化与效果验证。2、实现视觉、文本、机器人动作序列的多模态特征对齐与联合表征学习。3、 参与具身智能数据采集、清洗、标注策略制定与数据增强。4、 基于机器人真实场景(导航、避障、抓取、操作、人机交互)进行模型微调与对齐优化。5、 优化模型推理性能,完成模型在机器人端/边缘侧的部署与落地。6、与感知、控制、产品、算法团队协同,推动 VLA 能力在机器人产品中落地。7、跟踪业界 VLA、RT-x、具身智能等前沿技术,持续迭代算法与方案。
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