1. 负责具身算法中心整体技术架构和研发路线，覆盖VLM/VLA、世界模型、分层智能体、技能库、模仿学习、强化学习、Diffusion Policy，以及学习算法与传统感知、规划和控制的融合。 2. 负责人形机器人双臂协同、抓取、操作、移动操作和长程任务算法，打通视觉/语言输入、任务规划、动作生成、运动规划、控制执行和安全保护的真机闭环。 3. 负责机器人基座模型的选型、复现、预训练、微调、后训练、强化学习、推理优化和端侧部署，持续提升任务成功率、跨场景泛化、实时性和长时间运行稳定性。 4. 建设遥操作、人类示范、真实机器人、仿真、视频和失败样本数据体系，建立数据采集、标注、质检、版本管理、回流和价值评估标准。 5. 推动算法在成熟双臂人形本体上快速跑通数据—训练—评测—部署闭环，并迁移至自研本体，解决传感器、动作空间、控制频率、关节能力和动力学差异。 6. 建立离线、仿真和真机评测体系，完善安全约束、失败回退、日志回放和问题归因机制，推动算法从Demo进入持续运行、批量部署和产品交付。 7. 搭建并带领具身算法团队，与本体工程、Ark平台、运控和产品团队协同，沉淀可复用的模型、数据、工具链和工程最佳实践。

1.年龄原则上不超过35周岁，作为猎头初筛的硬性标准。 2. 计算机、人工智能、机器人、自动化或控制相关专业硕士及以上学历，博士优先；5年以上AI或机器人算法研发经验。 3. 至少1年、优先2年以上双臂人形机器人真机算法研发经验；仅有自动驾驶、纯视觉、纯语言模型或仿真研究经历不满足核心要求。 4. 必须完整参与过至少一个双臂人形机器人项目，从数据采集、模型训练、算法研发到真机部署、调试和任务评测形成闭环。 5. 在VLA、世界模型、机器人学习、多模态模型、模仿学习、强化学习、机器人操作、3D视觉或动作规划中至少有两个深度方向。 6. 熟练使用PyTorch或JAX，具备分布式训练、模型后训练、推理优化及端侧部署经验；熟练使用Python和C++。 7. 理解ROS/ROS2、机器人坐标系与标定、运动学/动力学、动作空间、控制频率和本体安全边界，能够与运控及本体团队共同定位真机问题。 8. 具备技术路线判断、团队建设和工程落地能力，能够在完全端到端、分层架构和混合模型之间作出阶段性取舍，并对真机任务成功率和产品交付结果负责。