职位描述

1、TVLA模型前沿研发：负责具身多模态大模型的算法研发，主导触觉（Tactile）、力矩（Force/Torque）等多维连续传感数据的特征提取、Token化设计，实现力觉与视觉、语言等模态在VLA架构下的深度融合与闭环控制。
2、多源数据联合训练（Co-training）探索：深入调研并主导类UMI采集数据与真实机器人端到端数据的联合训练机制，设计高效的混合训练策略。
3、跨形态数据对齐（Alignment）：解决跨形态（Cross-embodiment）数据分布差异，设计并优化特征对齐或域适应（Domain Adaptation）算法，消除 UMI 演示数据与真机物理交互数据之间的 Domain Gap，实现两者的高度 Alignment，从而提升模型在真机上的泛化性与复杂操作成功率。
4、移动操作（Mobile Manipulation）架构设计与研发：探索底盘移动与机械臂操作协同的端到端框架。负责设计支持 WBC（Whole-Body Control，全身控制） 的统一架构，打通高层大模型（策略输出）与底层运控层（动力学解算）的壁垒，解决高低频控制解耦与平滑过渡问题，实现高精度移动操作。

职位要求

1、 专业背景：计算机、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历，具备良好的数学基础和逻辑思维能力。
2、代码能力：了解机器人常用工程栈者优先，包括Python/C++、Linux、ROS/ROS2；熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；熟练掌握vibe coding工具，有快速开发迭代算法的能力；
3、领域技能：在 Robot Manipulation（机器人操作）方向有深入的研究或落地经验；在算法领域和机器人领域都有扎实的基础知识；
4、加分项：对机器人、具身智能充满热情，有相关论文产出，丰富的真机manipulation相关经历者优先
【校招实习需在北京，实习转正通过后可发北京/杭州应届校招 offer】