岗位职责:
1.算法跟进:最新VLA算法方向跟进,sota算法实机/仿真复现;
2.面向工业场景的VLA模型架构设计与开发:如多模态特征对齐、动作序列生成与推理优化,提升机械臂的操作精度与任务泛化能力;
3.VLA的scaling研究:包括数据/模型结构/不同机器构型,在更复杂的工厂场景完成长序列任务、动作泛化、技能泛化;
4.仿真与落地探索:基于Isaac Sim搭建仿真环境验证操作模型,设计real2sim2real迁移框架,加速算法在工业场景的落地。
岗位要求:
1.计算机、人工智能、自动化、机械电子专业,研究生及以上学历,研究方向聚焦机器人操作、强化学习或运动规划;
2.有机器人控制、视觉、感知、规划、智能等其中若干领域的算法设计和实践经验;
3.良好的英文阅读/算法复现能力,能够快速阅读和理解专业英文文献,并完成算法复现;
4.熟悉掌握C/C++,python等编程语言,掌握pytorch、ros等常用框架,了解act、diffusion policy等基础VLA模型;
5.基础知识扎实,视野开阔,思维活跃,创新能力强;
6.对VLA算法落地解决实际问题有兴趣和追求,对工业自动化场景有一定了解。
加分项:
1.Github有开源项目,有开源机器人框架(如lerobot、maniskill)贡献经历,或RoboMaster/RoboCup/RoboCom参赛或者获奖经历;
2.有过sim2real/real2sim,RL/Imitation Learning等算法经验;
3.熟悉多个开源VLA模型的代码核心实现,并有实机部署、调试经验,对技术路线有自己的想法;
4.有顶会/顶刊论文发表,如ICRA、IROS、CoRL、CVPR、NeurIPS、TRO、RAL、AURO等。