参与开发对标行业一流具身模型，设计并实现创新性 VLA 算法方案，参与数据采集、模型训练、测试、真机部署的全链路研发与体系搭建 参与搭建与优化 VLA 模型训练基础设施，包含分布式训练框架、数据预处理 Pipeline 等，为大模型规模化训练提供底层支撑； 持续跟进具身前沿技术，负责算法的持续迭代优化，有能力进行SOTA 算法复现、创新优化与工程化落地。

任职要求

计算机科学、人工智能、机器人等相关领域硕士及以上学历，校招面向 25/26 届硕博毕业生，可提前实习者优先，社招面向有相关1年以上任职经验的相关人员； 具备深度学习、计算机视觉、自然语言处理等相关方向扎实理论基础，熟练掌握 PyTorch或Jax 等主流深度学习框架； 熟悉 VLM/VLA 模型的训练和部署全流程，深入理解OpenVLA、Pi系列等主流具身模型架构； 熟悉 LeRobot、OpenPi 等具身训练框架，了解具身多模态数据集的构建、清洗与优化全流程； 熟悉 ROS/ROS2 机器人操作系统，有对应的系统开发与真机调试经历； 具备良好的创新能力与团队协作意识，对机器人具身智能领域有强烈的研发热情。

优先条件：

在 ICRA/CoRL/RSS/NeurIPS/ICLR/CVPR 等机器人、AI 领域顶会以一作发表相关论文者； 具备大规模具身数据闭环系统搭建与优化经验。 有分布式（具身）大模型训练经验