成都
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岗位职责：
1、模型研发与优化：构建视觉-语言-动作（VLA）模型结构，实现从多模态输入（视觉、语言）到机器人动作输出的端到端推理流程；改进模仿学习方法（如行为克隆、扩散策略）及动作生成算法（如RT-2、OpenVLA），增强模型在复杂场景下的泛化性能与数据利用效率；融合强化学习技术（PPO、SAC等）优化决策机制，应对任务分解与长时间序列规划挑战。
2、系统集成与部署：基于ROS/ROS2平台完成算法部署，配合硬件团队实现边缘端高效运行。
-使用仿真环境（IsaacSim、Gazebo）进行算法验证，提升仿真到现实的迁移效果。
3、数据处理与训练：搭建涵盖视觉、运动与交互信息的多模态数据集，制定数据清洗、增强方案及预训练流程。
-负责分布式训练架构（多机多卡）管理，提高大规模模型训练速度与稳定性。
4、跨团队协作：与产品和工程团队紧密合作，推动算法在实际系统中的集成落地，并提供相应技术文档支持。
任职要求：
1、原则上需具备博士及以上学历，专业方向包括计算机科学、人工智能、机器人学、自动化、电子工程等相关领域。
2、深入理解VLA/VLM模型架构（如RT-2、OpenVLA、LLaVA、Flamingo），具有视觉-语言-动作多模态融合建模经验；掌握模仿学习（行为克隆、扩散策略）、强化学习（PPO、SAC）以及多模态对齐方法；拥有大模型训练或微调实践（如预训练、监督微调、RLHF），熟悉分布式训练工具（DeepSpeed、Megatron）。
3、熟练使用PyTorch、TensorFlow框架；了解ROS/ROS2机器人开发体系；能够熟练操作IsaacSim、Gazebo、MuJoCo等仿真平台。
4、具备大模型工程化部署经验，能解决Sim2Real迁移、动作序列预测、端到端推理链路构建等关键技术问题；了解机器人感知-决策-执行闭环系统的优化方法，尤其在机械臂控制与任务规划中的实际应用。
5、掌握大规模多模态数据采集、清洗与增强技术，熟悉主流多模态数据集或机器人操作数据集的构建流程。
1、模型研发与优化：构建视觉-语言-动作（VLA）模型结构，实现从多模态输入（视觉、语言）到机器人动作输出的端到端推理流程；改进模仿学习方法（如行为克隆、扩散策略）及动作生成算法（如RT-2、OpenVLA），增强模型在复杂场景下的泛化性能与数据利用效率；融合强化学习技术（PPO、SAC等）优化决策机制，应对任务分解与长时间序列规划挑战。
2、系统集成与部署：基于ROS/ROS2平台完成算法部署，配合硬件团队实现边缘端高效运行。
-使用仿真环境（IsaacSim、Gazebo）进行算法验证，提升仿真到现实的迁移效果。
3、数据处理与训练：搭建涵盖视觉、运动与交互信息的多模态数据集，制定数据清洗、增强方案及预训练流程。
-负责分布式训练架构（多机多卡）管理，提高大规模模型训练速度与稳定性。
4、跨团队协作：与产品和工程团队紧密合作，推动算法在实际系统中的集成落地，并提供相应技术文档支持。
任职要求：
1、原则上需具备博士及以上学历，专业方向包括计算机科学、人工智能、机器人学、自动化、电子工程等相关领域。
2、深入理解VLA/VLM模型架构（如RT-2、OpenVLA、LLaVA、Flamingo），具有视觉-语言-动作多模态融合建模经验；掌握模仿学习（行为克隆、扩散策略）、强化学习（PPO、SAC）以及多模态对齐方法；拥有大模型训练或微调实践（如预训练、监督微调、RLHF），熟悉分布式训练工具（DeepSpeed、Megatron）。
3、熟练使用PyTorch、TensorFlow框架；了解ROS/ROS2机器人开发体系；能够熟练操作IsaacSim、Gazebo、MuJoCo等仿真平台。
4、具备大模型工程化部署经验，能解决Sim2Real迁移、动作序列预测、端到端推理链路构建等关键技术问题；了解机器人感知-决策-执行闭环系统的优化方法，尤其在机械臂控制与任务规划中的实际应用。
5、掌握大规模多模态数据采集、清洗与增强技术，熟悉主流多模态数据集或机器人操作数据集的构建流程。
2026-09-26 13:13
IP属地：四川
职位福利
硕士经验不限多模态机器人VLMVLA大模型模仿学习动作生成
中国兵器装备集团自动化研究所有限公司
未融资 · 1000-9999人
鱼泡安全保障
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