多模态机器人算法研究员

此岗位为西部智联孵化企业招聘，工作地点在北京此岗位为西部智联孵化企业招聘，工作地点在北京此岗位为西部智联孵化企业招聘，工作地点在北京工作职责1、前沿算法研究、实现与评估：紧密跟踪多模态⼤模型（VLM/VLA）、世界模型（WFM）及具⾝智能领域的*新进展。负责前沿SOTA算法（如基于Transformer、DiffusionModel的RT1、DiffusionPolicy、ACT、DiT等）的深⼊理论分析、仿真实现与真机部署复现，并输出详尽的技术评估报告。2、核心模型架构设计：面向机器⼈、自动驾驶等具身智能或工业场景，参与设计与优化模型核心架构。研究方向包括但不限于：多模态特征（视觉、语言、点云、传感器数据）的高效融合与对齐。动作序列生成、推理优化与决策策略。世界模型的构建，集成物理先验，增强模型的因果推理与长时序规划（LongHorizonPlanning）能力。探索模型ScalingLaw，提升模型在复杂场景下的任务泛化、动作泛化与技能泛化能力。3、多模态数据全流程管理：负责真机数据的高效采集方案制定、数据清洗、物理Tokenization与标注pipeline构建。负责高保真仿真数据生成与管理，并针对复杂、长尾场景设计并实现有效的数据增广方案。4、仿真与迁移学习研究：搭建并维护高逼真度的机器人操作仿真环境，完成环境建模、传感器模拟与模型适配。深入研究并实现Sim2Real/Real2Sim迁移学习框架与算法，致力于缩小仿真与真实世界的性能差距。5、感知算法研发（高级/资深方向）：负责世界模型感知输入模块的研发，包括但不限于图像及点云中的目标检测、实例分割、识别、跟踪等高精度、高性能感知算法。6、平台化协作与推动：与数据平台、标注平台开发及运营团队紧密协作，推动自动化标注算法的研发、算法在平台上的规模化应用与持续优化。任职要求教育背景与经验：计算机科学、人工智能、自动化、机器人、数学或相关专业。在以下一个或多个方向具备扎实的理论基础和算法设计与实践经验：深度生成模型、多模态学习、机器人感知/控制/规划、强化学习、因果推断。技术要求：算法基础：具备扎实的机器学习、深度学习基础，对前沿技术有强烈的求知欲和快速学习能力。模型经验（满足以下至少一项者优先）对Transformer（尤其是DiT）、DiffusionModels有深入理解或实战经验。对多模态大模型（VLM/VLA）、世界模型（WFM）或主流具身智能模型（如RT1,DiffusionPolicy,ACT,RDT）有研究或项目经验。工程能力：出色的工程实现能力，能将算法高效、稳定地应用于仿真或真机环境。技能与工具：精通Python，熟练掌握C++。精通PyTorch或JAX等至少一个主流深度学习框架。熟悉ROS/ROS2、Linux开发环境，有机器人或嵌入式开发经验者优先。熟悉常用数据管理、仿真工具（如IsaacSim,Gazebo,Unity等）者优先。软性素质：具备优秀的分析问题和解决问题的能力，对挑战性技术问题有持久的热情。具备良好的团队沟通与协作精神，能跨团队推动项目进展。（针对高级/资深岗位）具备较强的技术规划、系统设计能力和领导力，能指导初级工程师。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！