岗位职责
- 负责具身智能云平台的架构设计与研发，建设机器人数据、模型、训练任务、运行环境、日志和 Checkpoint 的统一管理能力。
- 建设大规模时序多模态数据处理链路，支持图像、视频、音频、力觉、机器人状态、动作轨迹等数据的导入、校验、对齐、清洗、切分、标注、质量管理和版本追溯。
- 参与合成数据与数据扩展能力建设，包括真机 Episode 视觉增强、仿真资产导入、并行 Rollout、弱监督数据生成及相应的数据质量门禁。
- 建设可弹性扩展、可复现的机器人 Policy 训练环境，支持 ACT、Diffusion Policy、VLA 及客户自定义模型，持续优化分布式训练、资源调度、任务追踪和 Checkpoint 管理能力。
- 参与模型评测体系建设，开发 Offline Evaluation、Software-in-the-loop（SiL）闭环仿真评测和模型发布门禁，围绕任务成功率、安全性、泛化能力及推理性能形成可量化的评测结果。
- 与算法、产品、解决方案及客户团队协作，完成需求分析、技术方案设计、PoC 验证和规模化交付，推动平台在机器人抓取、分拣、搬运、装配等实际场景中的应用。
- 持续跟踪具身智能、机器人学习、多模态模型和云原生 AI 基础设施的技术进展，推动相关技术在阿里云产品和客户项目中的工程化落地。
职位要求
- 计算机、人工智能、机器人、自动化或相关专业本科及以上学历。
- 熟练掌握 Python，具备扎实的数据结构、系统设计和软件工程能力；熟悉 C++ 或 Golang。
- 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，对机器人学习、强化学习、多模态模型、VLA 模型或者WAM 模型中的至少一个方向有实践经验。
- 具备数据平台、训练平台或分布式任务系统的研发经验，熟悉容器、Kubernetes、工作流编排、对象存储或 Ray 等技术中的一种或多种。
- 具备较强的系统抽象和问题定位能力，重视代码质量、接口设计、稳定性和运行成本。
- 具备良好的跨团队沟通与协作能力，能够将算法和客户需求转化为可实施、可验证的工程方案。 加分项
- 熟悉 LeRobot、ROS
- Isaac Sim、Isaac Lab、MuJoCo 等机器人或仿真技术栈。
- 有 ACT、Diffusion Policy、VLA 等模型的训练、评测、部署或性能优化经验。
- 有机器人真机数据、第一视角 Ego 视频、多模态数据集或 Benchmark 建设经验。
- 熟悉机器人数据的采集和处理流程，理解 Episode、Observation、Action、State、时间同步、数据版本及训练数据质量等基本概念。
- 有自动标注、数据质检、数据多样性分析、隐私脱敏或大规模视频处理经验。
- 熟悉阿里云 OSS、PAI DLC、ACK、灵骏智算等云产品，或具备其他云平台 AI 基础设施研发经验。
- 在具身智能、计算机视觉、机器人学习等领域有论文、专利、开源项目或重要工程成果。
- 具备良好的沟通能力，能够支持国际客户的技术交流和项目协作。
