世界动作模型算法工程师
岗位摘要
核心负责World Action Models世界动作模型的研发、迭代与优化，聚焦机器人Low-Level动作策略，跟进和复现具身智能领域SOTA算法；参与探索前沿World Model和具身基座模型的算法，攻克长程任务、任意视角数量建模、精细操作、主动感知、human-to-robot alig…
登录后保留你的岗位线索
邮箱登录后可继续查看完整职责、任职要求和原岗位入口，并使用收藏与浏览记录沉淀适合自己的机会。
岗位职责
- 核心负责World Action Models世界动作模型的研发、迭代与优化，聚焦机器人Low-Level动作策略，跟进和复现具身智能领域SOTA算法
- 参与探索前沿World Model和具身基座模型的算法，攻克长程任务、任意视角数量建模、精细操作、主动感知、human-to-robot align等核心问题
- 迭代数据-模型闭环，通过参与预训练数据集构建和模型算法手段持续优化World Action Models的鲁棒性，和硬件、控制团队完成模型真机调试与性能打磨
任职要求
- 本科及以上学历，计算机、自动化、机器人、人工智能、深度学习等相关专业，1-3年具身智能、机器人策略算法研发经验
- 精通VLA、VLM、世界模型、底层动作策略相关技术，熟悉Diffusion Policy、Transformer、RL、模仿学习等核心算法，有相关模型落地、迭代实战经验
- 熟练掌握PyTorch深度学习框架，具备独立模型训练、调优、迭代能力，熟悉机器人底层运动控制、物理仿真逻辑
- 熟悉ROS/ROS2开发工具链，具备良好的算法创新能力与工程落地思维，能够精准定位底层动作策略的性能瓶颈，独立完成算法优化与问题攻关，有机器人灵巧操控、连续动作生成项目经验者优先
- 具备仿真环境（Isaac、Sapien以及各类仿真benchmark）开发与真机部署调试经验，能独立完成底层策略算法的全流程落地
登录后查看完整岗位详情
使用邮箱验证码登录后，可查看完整职责、任职要求、原岗位入口，并继续使用收藏和浏览记录。列表摘要保持公开，完整详情用于保护数据质量和降低恶意抓取。