1、负责机器人VLA（视觉-语言-动作）端到端算法体系的设计、研发与迭代，搭建视觉感知、语言理解、动作决策、轨迹执行一体化的通用机器人操作算法框架； 2、研究并优化VLA主流核心技术，包括视觉特征提取、大模型视觉微调、指令对齐、动作序列生成、多模态融合、机器人操作对齐微调等，提升模型对开放式场景、自然语言指令的适配能力； 3、针对机器人抓取、搬运、整理、装配、交互操作等核心任务，完成VLA模型的训练、微调、蒸馏与部署优化，解决操作精准度低、指令适配差、动作冗余、容错率低等问题； 4、负责机器人多模态操作数据集的采集、清洗、标注、扩增与质量优化，构建适配通用操作场景的VLA专属数据集，优化数据闭环与训练流程； 5、结合仿真平台与实体机器人，完成VLA算法的仿真验证、真机调试、性能迭代，实现算法从模型训练到机器人实操落地的全流程打通； 6、跟进VLA、机器人多模态大模型、具身智能前沿技术，开展技术预研与创新落地，沉淀可复用的通用机器人操作算法模型与技术组件； 7、联动感知、控制、硬件、产品团队，完成智能操作功能迭代、场景适配与性能优化，支撑通用机器人产品商业化落地。

1、学历背景：硕士及以上学历，2026届应届生，人工智能、计算机、自动化、机器人等相关专业，扎实的深度学习、机器学习、数理基础； 2、专业基础：精通计算机视觉、自然语言处理、多模态大模型核心原理，熟悉具身智能、机器人端到端操作、视觉伺服、轨迹规划等相关知识；深入理解VLA、VQA、多模态对齐、指令微调等核心技术体系； 3、技术能力：熟练使用Python、C++，精通PyTorch/TensorFlow训练框架；熟悉主流多模态大模型、VLA开源框架；掌握ROS/ROS2、机器人仿真工具，具备模型训练、微调、评估全流程能力； 4、项目经验：有VLA算法、多模态大模型、具身智能、机器人智能操作、视觉抓取相关科研项目、竞赛或实习经历优先，有端到端机器人操作算法落地经验者优先； 5、综合素养：具备独立算法设计、问题拆解、实验迭代能力，逻辑清晰，擅长技术攻坚，具备良好的团队协作与沟通能力； 6、加分项：在ICRA、IROS、CoRL、CVPR、ACL等顶会/顶刊发表多模态、具身智能、机器人操作相关论文；熟悉大模型量化、蒸馏、轻量化部署；有机器人通用操作场景算法落地实战经验。