1.核心模型研发：负责机器人VLA大模型的全链路研发，包括数据处理、模型预训练、后训练优化及真机部署，确保模型在实际场景中的高效性和准确性 2.数据工程建设：主导大规模机器人数据集的采集、清洗、标注和管理工作，构建高质量的多模态数据pipeline，为模型预训练提供坚实基础 3.端到端模型训练：参与VLA模型的预训练架构设计，并负责真机环境下的后训练，实现在线学习能力提升 4.前沿技术跟踪：持续跟踪具身智能和VLA领域的前沿进展（包括最新论文、开源项目等），快速验证并将先进技术落地到产品中，推动模型性能持续迭代

1. 专业背景：计算机、自动化、机器人或相关专业硕士及以上学历 2. 深入理解机器人模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（RL/RLHF）理论 3. 具备大规模机器人预训练模型或真机RL后训练的实际落地经验 4. 熟悉主流VLA架构（RT-2, π0/π系列, OpenVLA, ACT, Diffusion Policy等）及其技术原理 5. 熟悉主流机器人构型 6. 精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架 7. 熟悉ROS/MuJoCo/Isaac等机器人仿真和控制技术栈 8. 具备优秀的工程实践能力和代码规范意识