1.负责具身智能方向的多模态大模型研发，包括视觉、语音、机器人控制等多模态感知与认知决策模块的联合建模；
2.设计、训练和优化具备语言、图像、动作、环境状态等多模态预训练模型，推动模型的性能和泛化能力提升；
3.探索和研发多模态与动作决策的对齐机制，提升模型在真实机器人环境中的任务规划与控制能力；
4.与机器人平台团队协作，实现模型的实际部署，进行仿真与真实环境下的验证与迭代优化；
5.跟踪国际前沿技术与学术成果（如PaLM-E、RT-X、SayCan、Gato、VIMA、MineDojo等），及时推动最新研究成果在团队内部的技术转化。

任职资格：

1.计算机科学、人工智能、机器人学或相关领域硕士及以上学历；
2.具备扎实的深度学习、多模态学习、强化学习等相关理论基础；
3.有过多模态模型的训练经验（如LLaVA，QwenVL, InternVL, PaliGemma等）；
4.有过多模态数据集或者测试集的构建经验；
5.熟练掌握PyTorch、Jax等主流深度学习框架，有大模型训练经验者优先；
6.具备优秀的编程能力与工程实现能力，能独立快速搭建原型并迭代；
7.较强的英文文献阅读和分析能力，能够跟踪和转化前沿科研成果。

优先考虑：
1.熟悉机器人仿真环境和平台（如MuJoCo、Isaac Gym、Habitat、PyBullet等）；
2.发表过NeurIPS、ICLR、CVPR、ICRA等领域顶级会议或期刊论文；
3.具备实际机器人平台部署经验（机械臂、移动机器人、服务机器人等）；
4.开源过相关领域的代码或工具。
5.有机器人操作学习（如模仿学习、强化学习、BC等）相关经验，或参与过多模态（视觉-语言-动作）VLA预训练大模型研发者优先。