具身VLA/世界模型算法工程师

岗位职责 1. 负责具身模型后训练与策略学习算法研发，围绕导航、抓取、操作等任务，做高质量训练数据构建、SFT/模仿学习/强化学习等后训练策略研究与模型调优。 2. 负责具身数据集 Benchmark 与评测体系建设，搭建仿真与真机统一的自动化评测 Pipeline。 3. 负责具身仿真资产生成与物理属性建模算法研发，构建标准化、可复用、物理一致的仿真资产库及自动化生成 Pipeline。 4. 负责机器人运动学与约束求解算法研发与优化，支撑策略训练、轨迹生成与真机执行。 任职要求 1. 硕士及以上，计算机、AI、机器人、自动化、控制、机械电子等相关专业；机器学习、机器人学、运动学/动力学、数值优化基础扎实。 2. 熟悉 VLA、模仿学习、强化学习等具身模型训练方法，了解 SFT、LoRA、Diffusion Policy、ACT 等后训练或策略学习技术；有机械臂/移动机器人导航、操作任务的仿真或真机经验，熟悉 LeRobot、Isaac Lab/Isaac Sim、MuJoCo 者优先。 3. 熟悉具身模型评测，能围绕任务成功率、轨迹/操作精度、泛化能力、鲁棒性、安全性等构建标准化评测体系；有仿真与真机 Benchmark、自动化评测 Pipeline 或机器人数据集建设经验者优先。 4. 熟悉机器人正逆运动学、IK、Jacobian、冗余自由度优化、奇异点规避、碰撞检测与约束优化；了解仿真资产构建与物理参数建模，有生成式仿真资产构建经验者优先。 5. 熟练 Python/C++，熟悉 PyTorch、ROS/ROS2；有 VLA/世界模型、机器人策略学习、强化学习、运动控制或具身仿真项目经验者优先；有机器人、机器学习或具身智能顶会/期刊论文者优先。