成都·双流区
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一、岗位职责
1. VLA 模型研发与训练：
（1）主导 Vision-Language-Action (VLA) 模型的结构设计、预训练及微调工作，深入研究基于 Transformer 的多模态大模型在机器人感知、决策与路径规划中的实际应用。
（2）实现将视觉信息与自然语言指令联合映射为机器人可执行的动作序列，构建端到端的智能控制流程。
2. 基于 NVIDIA 平台的仿真环境搭建：
（1）运用 NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab (Orbit) / Omniverse 构建高精度机器人仿真系统，支持复杂任务场景模拟。
（2）通过 Isaac Sim 的 Replicator 工具生成大规模合成数据集，涵盖语义分割图、深度图像及物理交互记录，服务于模型训练需求。
3. 大规模强化学习与模仿学习：
（1）在仿真环境中借助 GPU 加速技术（如 Isaac Gym/Warp）开展并行化的强化学习或行为克隆训练。
（2）攻克从仿真到现实的迁移难题，采用域随机化等策略提升模型在真实设备（包括双足、四足及机械臂系统）上的泛化能力。
4. 部署与优化：
（1）负责将训练模型部署至边缘计算平台（如 NVIDIA Jetson Thor/Orin），实施量化、剪枝和推理加速优化。
（2）完成上层 VLA 模型与底层运动控制算法之间的接口集成与协同调试。
二、任职要求
1. 计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业背景。
2. 深入理解 Transformer 架构，掌握主流多模态模型（如 CLIP, ViT, LLaVA, Flamingo 等）的核心原理。
3. 熟练使用 PyTorch 框架进行深度学习开发；有 RT-1/RT-2、VoxPoser、Palm-E 等 VLA 模型复现或优化经验者优先考虑。
4. 精通 NVIDIA Isaac Sim 或 Isaac Lab（基于 Omniverse）进行机器人建模与仿真环境构建。（必备条件）
5. 掌握 USD (Universal Scene Description) 格式及相关 Omniverse Kit 开发技能。
6. 熟悉 Python/C++ 编程语言，具备扎实的工程实现能力。
7. 熟悉 ROS/ROS2/Openpilot 机器人操作系统，能实现仿真系统与实体机器人间的通信对接。
1. VLA 模型研发与训练：
（1）主导 Vision-Language-Action (VLA) 模型的结构设计、预训练及微调工作，深入研究基于 Transformer 的多模态大模型在机器人感知、决策与路径规划中的实际应用。
（2）实现将视觉信息与自然语言指令联合映射为机器人可执行的动作序列，构建端到端的智能控制流程。
2. 基于 NVIDIA 平台的仿真环境搭建：
（1）运用 NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab (Orbit) / Omniverse 构建高精度机器人仿真系统，支持复杂任务场景模拟。
（2）通过 Isaac Sim 的 Replicator 工具生成大规模合成数据集，涵盖语义分割图、深度图像及物理交互记录，服务于模型训练需求。
3. 大规模强化学习与模仿学习：
（1）在仿真环境中借助 GPU 加速技术（如 Isaac Gym/Warp）开展并行化的强化学习或行为克隆训练。
（2）攻克从仿真到现实的迁移难题，采用域随机化等策略提升模型在真实设备（包括双足、四足及机械臂系统）上的泛化能力。
4. 部署与优化：
（1）负责将训练模型部署至边缘计算平台（如 NVIDIA Jetson Thor/Orin），实施量化、剪枝和推理加速优化。
（2）完成上层 VLA 模型与底层运动控制算法之间的接口集成与协同调试。
二、任职要求
1. 计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业背景。
2. 深入理解 Transformer 架构，掌握主流多模态模型（如 CLIP, ViT, LLaVA, Flamingo 等）的核心原理。
3. 熟练使用 PyTorch 框架进行深度学习开发；有 RT-1/RT-2、VoxPoser、Palm-E 等 VLA 模型复现或优化经验者优先考虑。
4. 精通 NVIDIA Isaac Sim 或 Isaac Lab（基于 Omniverse）进行机器人建模与仿真环境构建。（必备条件）
5. 掌握 USD (Universal Scene Description) 格式及相关 Omniverse Kit 开发技能。
6. 熟悉 Python/C++ 编程语言，具备扎实的工程实现能力。
7. 熟悉 ROS/ROS2/Openpilot 机器人操作系统，能实现仿真系统与实体机器人间的通信对接。
2026-05-25 13:42
IP属地：四川成都
职位福利
学历不限经验不限深度学习机器学习VLATransformer仿真数据PyTorchTensorFlow具身智能
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