岗位职责
- 负责机器人具身智能大模型（如规划模型、奖励模型、世界模型、通用框架）的研究与开发；
- 探索并实现大模型（LLM/VLM）在机器人任务中的规划与推理能力，包括长程任务理解、分解、执行与反思；
- 设计并优化具身智能训练体系，结合强化学习、模仿学习等方法提升模型的泛化与决策能力；
- 参与具身智能系统的整体架构设计与落地，实现从感知到行动的闭环智能；
- 跟踪并研究业界在大模型、强化学习及具身智能方向的最新进展，并推动其在实际机器人系统中的应用。
职位要求
- 计算机科学、人工智能、机器人、控制、自动化等相关专业硕士及以上学历，或具备同等实践经验；
- 具备大模型训练与调优经验，熟悉LLM或VLM的架构、微调方法及推理机制；
- 熟悉强化学习、模仿学习、决策模型等核心算法，并能应用于机器人或智能体任务；
- 具备系统构建经验，理解基于LLM的任务规划、推理与执行机制（如ReAct、Tool-use等）；
- 精通Python，熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow / JAX等）；
- 熟悉机器人仿真与控制系统（如Isaac / Mujoco / Habitat等），具备一定的机器人实验经验；
- 优秀的中英文文献阅读与技术写作能力，能持续跟进并吸收领域前沿研究；
- 具备良好的合作意识与自驱力，能在跨学科团队中推进复杂项目。
