岗位职责
-负责通用具身大模型的训练与迭代，包括 VLA、World Model、World Action Model 等方向的预训练、微调、评测与效果优化 -负责具身大模型在感知、理解、规划、动作生成与运控等任务中的算法研发 -负责具身相关数据与评测体系建设，包括仿真数据、真机数据、egocentric 数据的处理、模型训练与评测 -负责大模型训练系统与工程优化，包括分布式训练、训练稳定性、资源利用率与训练吞吐优化等工作
职位要求
-熟悉 LLM、VLM、VLA、World Model、World Action Model、图像/视频生成模型等至少一种模型体系，理解其训练范式和技术特点 -具备多模态模型训练经验，有模型预训练、微调、调参、评测或效果优化经验；了解 Transformer、Diffusion Policy 等相关方法者优先 -对具身智能有浓厚兴趣，有机器人控制、运控/动作跟踪、分布式训练、多模态联合训练、RL / Offline RL、仿真、sim2real / real2sim 迁移或 egocentric 数据处理与训练经验者优先
