1. 研究端到端机器人控制的大模型，让机器人具备通用性智能，服务于导航、操作场景。 2. 负责自然语言处理和多模态大模型在具身智能领域的研究，支撑数据生成、模型训练优化、评测迭代等方面。 3. 从事视频理解、视频合成的算法研究，支持算法产出高质量合成数据。 3. 负责大模型的模型训练和评估，解决遥操-数据采集-模仿学习-强化学习链条中的算法和技术问题。 4. 云端、边缘端、设备端模型部署和高效推理。 5. 协同工程等团队推动Sim2Real，支持工程团队进行真实物理世界的数据采集。

1. 人工智能、计算机、电子工程、自动化、数学、物理等相关专业毕业，获得硕士和博士学历，以及优秀本科毕业生。 2. 对以下方向中的至少其中一个有研究或项目经验：大模型、计算机视觉、自然语言处理、深度学习、机器人。熟悉分布式训练框架，如Megatron-LM和DeepSpeed，并具备多机多卡大模型训练经验者优先考虑。 3. 优秀的编程能力，ACM/ICPC、IOI等编程竞赛获奖者优先。 4. 理论基础扎实，有创新精神和深入思考能力。 5. 拥有至少以下一项经验优先： 1) 主流仿真平台（IsaacGym, IsaacSim, Gibson, Habitat, Mujoco等）使用； 2) 有计算机视觉、图形学、机器人相关的研究经历；在顶级学术会议CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ICLR、AC等发表过论文； 3) 熟悉 C++、CUDA、ROS，有真机系统上优化部署和开源项目贡献者； 4）在SLAM、多模态融合、2D/3D视觉感知、强化学习等有经验。