工作职责：
1、具身操作算法开发： 设计和实现通用型具身操作算法，提升机器人在多场景、具身智能任务中的执行能力，具有较强的物体、任务、场景泛化能力。
2、操作策略与决策： 研究和应用多模态感知与决策算法，结合视觉、触觉、语言等感知信息，优化机器人执行操作任务的策略和决策过程。
3、多模态交互： 结合视觉、触觉等多模态信息，开发支持机器人在开放世界中的物理交互能力，提升机器人在动态环境中的适应能力。
4、强化学习与模仿学习： 将强化学习和模仿学习理论应用于机器人操作任务，提升机器人的操作精度和自主决策能力。
5、前沿技术研究与应用： 跟踪并研究具身操作领域的最新技术，探索如何将深度学习、强化学习等技术应用到机器人操作与执行任务中。
任职资格：
1、计算机视觉、机器人学、人工智能或相关领域硕士或博士学位。5年以上从业经验，其中3年以上相关具身操作算法经验；
2、精通 Python 编程语言，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架。
3、熟悉机器人模仿学习、强化学习的理论与实践，能应用到操作任务中，具有相关领域影响力的论文者优先。
4、具备 ACT、Diffusion Policy、RDT、MT-ACT、RT1、RT2 等算法相关研究背景者优先。
5、熟悉 Transformer 结构，具备 R3M、RFM、PaLM 等多模态具身大模型的应用经验者优先。
6、能与多学科团队（如视觉、控制、感知等）紧密合作，推动具身操作系统的研发与落地。
7、具备解决复杂机器人操作问题的能力，能够处理高噪声和动态环境中的操作挑战。