算法工程师

该职位来源于猎聘 岗位职责（具身大脑方向）： 1. VLA/VLN 算法研发与落地 - 研发基于多模态大模型的 VLA与 VLN架构。 - 负责高维语义指令（如行业 SOP、长程作业规划）到具身技能基元的动态解码与编排，实现复杂开放场景下的长程任务执行。 - 设计并优化多模态时空思维链，赋予模型在真实物理场景下的空间具象观察与逻辑推理能力。 2. 世界动作模型的构建与探索 - 研发基于潜空间的世界动作交互模型，实现对城市动态环境（如行人博弈、车辆交互、抓取操作）的高质量前向模拟与未来状态生成。 - 结合大模型认知中枢，落地基于世界动作模型算法，解决操作和移动类的问题。 3. 具身对齐与闭环反思机制建设 - 探索并落地基于强化学习的连续控制与对齐技术，在传统离线行为克隆的基础上，进一步突破模型在复杂开放环境下的操作天花板与行为边界。 - 构建基于底层物理反馈的 VLM 闭环反思引擎，实现技能的动态重规划与端侧自治。 职位要求： 1. 基础与学术背景 - 计算机、人工智能、机器人控制或相关专业硕士及以上学历 - 经历要求：

• 在具身智能和 AI 领域相关会议/期刊（如 NeurIPS, ICLR, CVPR, ICRA 等）以第一作者发表过 VLM、VLA、RL、世界模型或端到端算法相关的高水平论文；
• 在行业头部具身智能企业或知名 AI 实验室拥有相关的核心算法研发与真机/仿真落地实习经验。 2. 核心技术栈 - 深入理解具身智能VLA与世界模型的前沿权威工作，熟悉并阅读过相关代表性论文和代码仓库； - 熟悉主流的多模态大模型架构及其高效微调技术； - 对条件扩散模型或视频/状态生成模型有深刻理解。 3. 具身 Task 闭环与评测 Sense - 完整跑通具身智能 Task 评估全流程和较强的 Technical Sense，能够从 Task 失败的录像/Log 中敏锐定位是感知幻觉、策略崩塌还是物理执行越界，并提出有效的算法改进方案。 4. 编程与 AI 工程能力 - 具备极强的 PyTorch 源码开发能力与大规模分布式训练经验； - AI Coding 赋能： 习惯且熟练使用AI 辅助编程工具，具备“用 AI 构建 AI”的极客工作流，追求极致的代码产出效率与优雅的工程结构。