优才-具身智能算法研究员（预训练方向）-觅蜂子公司

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上海正式

职位描述

【方向：预训练、Omni大模型与数据策略】利用大规模人类视频（Ego4D、Open X-Embodiment）及无本体交互数据，预训练多模态基座模型（视觉-语言-动作联合），作为VLA主干backbone。探索scaling law，设计模型架构（如Transformer、DiT）与预训练任务（MAE、动作预测、对比学习）。基于VLM/VLA大模型构建自动标注管线，对视频、轨迹、触觉信号进行结构化标注（动作阶段、接触事件、成功/失败标签），降低人工成本。设计主动学习策略，从海量数据中筛选高价值样本（失败轨迹、长尾场景）。牵头制定数据混合策略：真机遥操作数据 : 无本体人类视频 : 仿真合成数据的最优比例，设计消融实验验证，建立数据价值评估模型。

职位要求

计算机视觉、机器人学、机器学习、图形学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。在以下至少一个方向有深入研究和项目经验：三维重建/SLAM/3D Gaussian Splatting/物体姿态估计/人体手部重建模仿学习（BC、ACT、Diffusion Policy）、强化学习（PPO、SAC）、机器人控制（MPC、力控）、VLA架构（RT-2、PaLM-E等）多模态预训练（CLIP、LLaVA）、大模型微调（LoRA、RLHF）、自动标注、数据合成与数据策略扎实的编程能力：精通Python，熟悉C++，熟练使用PyTorch/JAX等深度学习框架。熟悉至少一种仿真器（Isaac Sim、Mujoco、PyBullet）或真实机器人平台。具备优秀的学习能力、逻辑思维与跨团队协作精神，能够快速将前沿论文转化为可工作的原型。加分项有真实机器人（机械臂、人形、四足）部署经验，特别是高复杂度操作任务（装配、双手协作）。在CVPR/ICCV/ECCV/CoRL/ICRA/RSS/NeurIPS等顶会发表论文，或有高质量开源贡献。处理过Ego4D、HoloAssist或自采机器人混合数据，有Sim2Real迁移实战经验。熟悉ROS/ROS2，有实时系统或嵌入式开发经验。

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