岗位内容： 1、参与大规模具身VLA/世界模型的算法研发与代码实现，聚焦真实世界动态建模、长时序预测、物理一致性保障、环境表征等核心模块的设计与优化，持续提升模型对复杂真实场景的建模精度与泛化能力。 2、参与VLA/世界模型核心架构的设计、迭代与创新，探索可规模化的模型架构方案，攻坚长程预测、长期记忆、多模态融合等技术难题，持续优化模型的训练效率与推理性能。 3、参与构建VLA/世界模型全链路数据体系，负责训练数据的采集、清洗、治理与数据增强方案落地，开展世界模型 Scaling Laws 相关的实验设计、数据分析与结论输出，支撑模型能力的规模化跃升。 4、负责VLA/世界模型的预训练、微调、评测与全流程迭代，搭建模型性能评测体系，精准定位模型缺陷与性能瓶颈，输出针对性优化方案，保障模型训练效果与稳定性。 5、参与可交互世界模型/VLA系统的搭建与工程化落地，配合跨团队解决模型集成、产品适配、真机部署中的技术问题，推动世界模型在人形机器人、具身智能等场景的落地应用。 6、跟踪VLA、世界模型、生成式 AI、多模态大模型、机器人学领域的前沿技术进展，完成前沿算法的复现、验证与落地适配，推动团队技术迭代与创新。 岗位要求： 1、 2027届硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人学等相关专业，VLA、世界模型、大模型、计算机视觉、具身智能相关研发经验，优秀应届生可放宽经验要求。 2、 对VLA、世界模型、生成式模型（扩散 / 自回归 / Transformer 等）、多模态大模型有深入的理解，熟悉主流模型架构、训练方法与优化策略，有相关项目的研发与实践经验。 3、 熟练掌握 PyTorch/JAX 等主流深度学习框架，具备扎实的 Python 编程能力与良好的代码工程化素养，有模型训练、调优、问题排查的丰富实战经验。 4、 熟悉多模态表征学习、时序建模、动态预测、计算机视觉等相关技术，具备 LLM/VLM/ 视频生成 / 机器人操作模型相关研发经验者优先。 5、 对 AGI 与具身智能有强烈的技术热情，具备优秀的逻辑思维、问题解决能力与创新意识，有良好的团队协作精神与持续学习能力，能独立完成指定的研发任务。 加分项 1、 在 NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/ICCV/CoRL 等顶级会议 / 期刊发表过相关论文，或在相关算法竞赛中取得优异成绩。 2、 具备大规模分布式训练实战经验，熟悉模型并行、数据并行技术，有百亿级参数大模型训练经验者优先。 3、 有人形机器人、自动驾驶、工业机器人相关研发经验，熟悉 ROS/ROS2、Isaac Sim/MuJoCo 等仿真与机器人系统，有 Sim2Real 相关实践经验。 4、 参与过知名开源大模型 / 世界模型项目，有核心代码贡献者优先。 5、 具备基于世界模型的强化学习、决策规划相关研发经验者优先。