1.开发通用型具身算法并应用于人形机器人场景任务，具备物体泛化、任务泛化、场景泛化能力； 2.研究多模态具身大模型，具备视觉、触觉、语言感知和决策能力，控制机器人完成开放世界的物理交互； 3.应用这些技术到智能机器人的决策和控制系统中，以提高机器人的语言理解和交互能力； 4.负责算法的落地，包括设计、实现和评测，确保算法能够在实际环境中正常运行。

1、计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关领域的硕士，博士优先，精通Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架; 2、熟悉Transformer、BERT、GPT等模型，熟悉预训练和微调流程，具有相关的工作经验； 3、熟悉视觉和文本多模态大模型，在相关领域有影响力的Paper，有互联网或科技公司高阶技术岗位任职经历者优先。 4、具有良好的团队合作能力和沟通能力。 5、有ACT、MT-ACT、RT1、RT2、Diffusion Policy等算法相关研究背景经验者优先； 6、熟悉Transformer结构，了解R3M、RFM、PaLM-E等多模态具身大模型经验者优先；