岗位职责
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- 面向工业产线场景，开展VLA多模态算法方案设计、模型选型、微调与工程落地，实现语言指令驱动机器人感知、推理、规划与执行；
- 构建工业场景VLA数据集：图像/点云、文本指令、机器人轨迹/动作标签，负责数据清洗、标注、增强、数据集迭代；
- 结合工业机器人栈（ROS、EtherCAT），完成VLA 模型与感知模块（2D/3D视觉、点云分割、目标检测）、运动规划模块的联调；
- 评估VLA模型在工业场景的泛化性、推理速度、成功率，针对产线干扰、光照变化、物体遮挡等问题做优化；
- 跟进VLA、机器人大模型前沿技术，调研开源方案，完成POC验证、技术文档输出，支撑新产品功能迭代；
- 和视觉、控制、电气、应用工程师协同，把算法方案部署到边缘端机器人硬件，完成现场测试与问题闭环。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机、自动化、机器人、模式识别等相关专业；
- 熟悉多模态大模型、VLA/VLN、机器人具身智能相关方向，了解LLM、Vision-Language模型、动作生成基础原理；
- 熟练使用PyTorch，有大模型微调（LoRA/QLoRA）、多模态数据处理经验；熟悉OpenVLA、RT-
- Octo 等开源VLA方案者优先；
- 掌握工业机器人感知基础：2D检测、分割、3D点云、相机标定；有ROS/ROS2开发经验；
- 具备工程落地意识，能够兼顾算法精度、边缘设备推理时延、工业场景稳定性；
- 良好的英文文献阅读能力，善于复盘实验结果，有顶会 / 期刊论文、相关专利优先；
- 加分项：有移动机器人/机械臂项目落地经验、熟悉工业非标产线场景、懂运动规划。
