高德地图高德-具身大模型算法（VLA移动操控方向）-具身业务部
任职要求
1、计算机视觉、机器人学、控制、自动化、计算机等相关专业 硕士及以上学历，了解Robotics Learning相关方法，深入理解机器人运动学与动力学； 2、具备基于VLA范式在机器人场景的研发经验，熟悉主流开源框架/方案，对桌面操作/移动操作等任务有深入具体理解，熟悉常见的操作数据采集方法，有数据管线搭建、数据处理、模型训练、微调、评测、部署调试等全流程经验； 3、精通深度强化学习（PPO/SA…
工作职责
高德具身智能AI算法团队，致力于打造自研机器人产品；我们计划打造一个以AI技术为基座，汇聚不同领域顶级专业人才的全栈自研算法团队，专注于前沿AI研究，构建可以与物理世界连接，具备自主理解、自主行动能力的智能体。 1、负责面向真实机器人的具身智能算法研发，覆盖VLA全身操控大模型、多模态感知大模型、人机交互大模型等具身关键问题。需要能将算法落到仿真—真机闭环，并与硬件、数据团队协同推动功能落地； 2、VLA全身操控大模型: 研发以 VLA + WBC为范式的移动操作联合大模型，面向室内外复杂场景，支撑长时序、多阶段、强约束的具身移动操作任务。操作能力需要解决数据构建与规模化采集、少样本/跨场景泛化与Sim2Real一致性优化等问题，在控制侧联合解决全身运动与操作协同约束、动态避障、平衡与抗扰、实时性与安全等问题，形成可评测、可实机稳定运行的端到端或分层式系统。
我们是谁？ 具身智能AI算法团队，致力于打造自主研发的机器人产品。我们正组建一支以AI技术为基石、汇聚多领域顶尖人才的全栈自研算法团队，目标是构建能够与物理世界交互、具备自主理解决策、自主行动的智能机器人 1、主导或深度参与VLA/LBM模型的架构设计、训练策略优化与多模态对齐机制研究，提升智能体在开放环境中的泛化与推理能力； 2、构建面向具身智能的空间计算系统，包括但不限于：3D场景理解、动态环境建模、跨模态空间表征学习、物理交互预测等； 3、探索基础感知技术（如多传感器融合、SLAM、NeRF、3D生成等）与大模型的深度融合，实现端到端的具身智能决策； 4、与机器人平台、仿真系统、产品团队紧密协作，推动算法在真实硬件或虚拟环境中的部署与验证； 5、跟踪并引领国际前沿进展，在顶级会议（如 NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR, RSS, CoRL 等）发表高水平成果，构建技术壁垒。
【基本信息】 实习时长：3个月以上，每周出勤4天及以上优先 工作地点：上海 / 深圳 面向对象：计算机/电子/自动化/数学等理工科方向在读本科或硕士 负责构建具身智能大模型的数据算法管线，包括多模态数据采集、清洗、标注、质量评估等全流程 探索高效的数据增强与合成方法，支持3D数据生成、SMPL人体参数化建模等方向 协同工程团队完成算法在机器人真机或仿真平台的部署与调试 跟踪CVPR/ICCV/CoRL等顶会前沿论文，复现创新算法并推动技术落地
1、围绕视觉-语言-动作 (VLA) 模型与具身世界模型方向，研发面向机器人感知、理解、预测、决策与动作生成的一体化算法，推动多模态端到端模型在复杂场景中的能力上限。 2、具身大模型全生命周期研发，包括模型架构设计、预训练、后训练、评测与部署，持续优化模型在真实任务中的成功率、鲁棒性与泛化能力。 3、主导或参与视觉/动作编码器、多模态表征学习、离散/连续tokenizer等核心模块研发，提升模型对视觉、动作、时空信息的压缩、建模与生成能力。 4、与数据、Infra等团队，推动数据-训练-测评的协同迭代。 5、跟踪具身智能、多模态大模型、生成式建模等前沿方向，复现并创新相关方法，推动高水平论文、开源项目及专利产出。
1. 深入理解美团无人机业务场景，探究以类人形具身算法数据采集与算法训练的最优配合范式，设计高效的数据闭环方案，以提升具身智能模型在真实物理世界中的泛化能力。 2. 针对非结构化环境下的感知与决策难题，研发创新性的具身智能算法，并探索其在无人机/机器人系统中的实际部署边界与应用价值。 3. 依托公司真实场景数据与高校合作资源，定义并解决具身智能领域的关键科学问题，参与前沿学术会议的高质量论文产出。 4、负责将AI工具与方法应用于算法研发全流程，提升开发效率与解决方案的智能化水平；