2、负责机器人具身操作任务的强化学习算法设计、开发和优化 优化sim2real的迁移技术,提高算法鲁棒性 跟踪前沿技术,进行强化学习算法的调研、性能对比和评估 3、研究多模态学习方法,结合视觉、触觉、力反馈提升机器人决策能力 包括vlm的训练与微调,实现模型实际场景的落地需求,多模态数据集的构建、清洗等,提升算法性能和决策质量等. 4、构建具身智能领域多模态大模型基座,优化数据处理、预训练、微调、rlhf等算法

1、设计并实现vla算法方案,以量产落地为导向,熟悉rt-1/ 2、pi0等主流多模态具身大模型优劣,改善调优 要求: 1、计算机科学、人工智能、机器人工程或相关领域硕士及以上学历. 2、具备一定团队管理能力,在深度学习、计算机视觉和自然语言处理领域有扎实理论基础和实践经验. 3、熟练掌握python、c++等编程语言,有使用pytorch、tensorflow等深度学习框架的经验,熟悉pytorch、deepspeed、megatron等框架 4、熟悉vlm/mllm模型的训练流程,了解常见的增量训练方法与微调方法. 5、熟悉多模态领域算法,熟悉llava、qwenvl等基础vlm模型 熟悉主流的多模态预训练基座,熟悉多模态对齐等关键技术 6、具备大模型领域的研究经验,对transformer、bert、gpt等模型有深入理解,具备预训练、微调、部署等流程的工作经验,有科技公司高阶技术岗位经历者优先,有发表过有影响力的学术论文者优先. 7、具备良好的团队合作精神和沟通能力,能够通过团队协作推进项目进展.