字节跳动具身智能算法研究员-Seed
任职要求
1、计算机、自动化、电子等相关专业； 2、扎实的机器学习、深度学习、强化学习基础； 3、具备独立开展研究工作的能力，在具身智能、多模态、大模型、强化学习等领域有一定研究基础或者项目经验，作为主要作者发表过ICLR、NeurIPS、CVPR、RSS、ICRA、IROS、IJRR、TRO等论文； 4、具有良好的沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步。 加分项： 1、动手能力和代码能力强，ACM、ICPC、NOI、IOI比赛获奖者优先； 2、对机器人技术有浓厚兴趣和热情，参加过机器人比赛的同学优先； 3、熟悉物理仿真和常见的虚拟仿真环境。
工作职责
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、探索研究多模态大模型，VLA等前沿技术方向； 2、推动世界模型、强化学习在具身智能的应用，参与研发下一代智能机器人。
1、深入研究机器人多模态大模型（VLA模型）的理论及应用，包括预训练、微调策略、以及效果优化； 2、负责基于大模型的决策控制算法设计，探索前沿模仿学习（如 ACT、DP）及 Model-Based RL 算法在机器人上的研究与创新； 3、基于大模型开发创新算法框架，探索具身智能机器人实际场景中的应用方向，如 RT 系列等； 4、负责最新文献调研，跟踪多模态模型与机器人领域结合的技术前沿，提出具有创新性的研究思路； 5、参与并主导自定义数据集构建、特定任务的模型训练与评估； 6、推动具身智能系统算法在复杂场景下的理论研究，探索工程机械场景智能化解决方案。
1.参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化； 2.设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能； 3.与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施； 4.紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累。 【课题名称】 机器人具身智能算法研究 【课题内容】 追踪当下前沿机器人具身智能算法，复现并创新。
1、参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化； 2、设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能； 3、与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施； 4、紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累。
1. VLA模型研发： 参与或主导 VLA 模型的架构设计、训练和优化，提升模型在多模态理解和具身任务执行中的性能。 2. 数据闭环建设： 负责具身智能所需的数据采集、标注和处理流程，构建高效的数据闭环系统，以持续优化模型。你将探索新的数据获取方式，包括但不限于利用机器人自身进行自动化数据采集。 3. 具身技能开发： 将 VLA 模型部署到实际机器人平台上，解决模型与机器人硬件之间的集成和适配问题。开发和调试机器人技能，使其能够完成抓取、放置、操作工具等复杂任务。 4. 算法优化与落地： 持续关注具身智能领域的最新研究成果，并将前沿算法应用到实际产品中，解决技术挑战，推动产品性能的迭代升级。