具身基础模型算法专家
岗位摘要
设计并优化具身智能与无人机端到端的基础模型架构，探索面向物理世界感知、理解与决策的多模态统一模型；研究具身智能的规模定律（Scaling Law），提升模型在复杂操作与无人机业务上的零样本泛化与跨场景迁移能力
岗位职责
- 设计并优化具身智能与无人机端到端的基础模型架构，探索面向物理世界感知、理解与决策的多模态统一模型
- 研究具身智能的规模定律（Scaling Law），提升模型在复杂操作与无人机业务上的零样本泛化与跨场景迁移能力
- 探索高效利用多样化、低成本数据源（如第一人称与第三人称视角数据、互联网视频、真实采集数据）的训练方法，提升数据利用效率
- 探索面向下一代的无人机端到端架构，建设适用于端到端模型的数据闭环链路
- 负责将人工智能工具与方法应用于算法研发全流程，提升开发效率与解决方案的智能化水平
任职要求
- 具备视觉-语言-动作模型、视觉语言模型或大语言模型的训练经验，熟悉主流模型架构的原理与训练流程
- 熟练使用PyTorch、DeepSpeed等训练框架，具备扎实的工程能力
- 具备以下至少一项技术背景：强化学习（如GRPO、RECAP）或生成式模型（如Diffusion Policy、Video Action Model）
- 持续跟踪具身智能、多模态大模型等前沿方向，推动算法创新与工程落地
- 熟练运用人工智能辅助工具（如代码生成、数据分析、模型调优等）进行算法开发与优化
福利待遇
- 团队拥有丰富的算法与软硬件集成经验，具备充足的训练资源和落地场景，无惧挑战，从0到1打造了低空物流配送系统
- 团队聚焦多模态感知与机器人研究，鼓励探索视觉-语言-动作模型、世界模型等前沿技术，并在计算机视觉知名刊物上发表多篇论文