1. 三维场景表示与构建 参与基于3DGS等前沿三维表示方法的场景与物体重建工作，协助探索更优的表示形式与重建质量。 协助推动三维场景的可编辑性，支持感知、分割、替换、重打光、动态处理等下游需求 跟踪World Model���新兴方向，参与三维空间内生成式感知、预测与交互的技术调研与验证 2. 机器人数据采集与处理 在三维重建场景中协助驱动机器人（真机或仿真）开展数据采集，参与构建具身操作数据集 参与多模态数据（视觉、深度、点云、本体感觉、力觉等）的同步、清洗、标注与质量评估 协助搭建数据采集自动化流程与工具链，提升数据规模与生产效率 3. VLA模型训练与迭代 协助基于具身数据进行Vision-Language-Action (VLA) 模型的训练、微调与评测 跟踪VLA、World Model等前沿方向，参与新方法的调研、复现与验证 参与仿真与真机环境间的Sim-to-Real验证与问题排查 4. 跨方向协作 与团队协作，参与"重建->数据->模型->部署"全链路中的研发工作 参与技术文档撰写与知识沉淀

1.硕士及以上学历，计算机、机器人、自动化等相关专业； 2.编程功底扎实，熟练掌握Python，熟悉PyTorch等深度学习框架； 3.熟悉Linux开发环境，具备基本的工程化能力（Git、Docker等）； 4.对以下至少一个方向有研究或实践经历（课程项目、科研、实习均可）： 3DGS / NeRF 等神经渲染相关 具身机器人、模仿学习或强化学习 VLA / 通用机器人策略模型 World Model / 视频生成模型 5.在CVPR/ICCV/NeurIPS/ICRA/IROS等顶会发表过相关论文优先； 6.有相关方向实习经历或参与过开源项目优先； 7.熟悉Isaac Sim / MuJoCo / PyBullet等仿真环境优先； 8.熟悉C++ / CUDA，有渲染或计算加速经验优先； 9.有真机机器人（机械臂、移动操作平台等）调试经验优先； 10.有大规模数据处理或数据集建设经历优先。