岗位描述
岗位职责
1. 参与基于大算力芯片的VLA模型/WAM算法研究,探索大语言模型、世界模型在机器人场景中的应用
2. 优化VLA模型/WAM模型,结合芯片特性实现模型轻量化部署与加速推理
3. 构建仿真环境(如MuJoCo、Isaac Sim)/真机环境的数据集,支持VLA模型的训练与评估
4. 完成从仿真到真实机器人(Sim2Real)的算法迁移与验证
5. 撰写技术文档,参与团队内部算法复现与创新讨论
岗位要求
1. 硕士及以上学历在读,计算机、人工智能、自动化等相关专业
2. 熟悉Python/C++,掌握PyTorch等深度学习框架
3. 熟悉VIT/DIT/Flow Matching等算法原理,并能应用于图像处理、生成建模或时间序列建模
4. 有大模型(LLM)或芯片加速经验者优先(如模型量化、编译器优化)
5. 对具身智能领域有热情,具备快速学习能力与团队协作精神
加分项:
有开源项目贡献或顶会论文(CVPR/ICCV/ECCV/ICRA/IROS/CoRL)经验
有实际机器人开发经验(如机械臂、移动底盘)