vivo机器人算法工程师（基础大模型方向）-26届蓝极星
任职要求
1、博士学历，专业背景:计算机视觉、机器人学、自然语言处理等相关专业博士学历,研究方向聚焦多模态大模型、具身智能或机器人决策控制； 2、精通PyTorch/TensorFlow框架,掌握VLA模型(如RT-2、OpenVLA、Diffusion Policy)的改进与部署,熟悉强化学习、模仿学习等技术; 3、熟悉多模态对齐技术(CLIP、DINOv2等),具备视觉语言模型(VLM)与动作生成模块的联合调优经验; 4、掌握机器人操作系统(ROS/ROS2),有机器人感知-决策-控制全链路开发经验者优先。
工作职责
1、机器人基础模型架构设计与开发:如视觉-语言-动作(VLA)模型的算法研发,包括多模态特征对齐、动作序列生成与推理优化,推动模型在机器人操作场景的端到端能力提升； 2、具身智能多模态系统构建:设计融合视觉、语言与动作的联合训练框架,开发基于Transformer或扩散模型的跨模态交互机制，提升模型在复杂动态环境中的语义理解与决策能力； 3、算法性能优化与工程化:针对具身智能硬件平台(如机械臂、移动机器人)优化VLA等模型的实时推理性能，通过算子融合、量化压缩等技术实现低延迟部署。 4、跨模态数据闭环建设:搭建大规模具身智能数据采集与增强系统,设计数据标注与仿真验证工具链,支撑VLA等模型在真实场景的持续迭代。
安克创新正式启动了机器人发展战略，计划分三个阶段推进： 「二维基础型」：以扫地机器人、割草机器人为典型的平面作业机器人。 「三维移动型」：包含机器狗、无人机等具有三维空间移动能力的机器人。 「三维交互型」：通过机械臂来实现复杂操作的人形/类人形机器人。" 招聘方向： 【大模型与多模态算法工程师】 【强化学习算法工程师】 【仿真工程师】 【机器人数据闭环工程师】 【灵巧手机电工程师】 【灵巧手算法工程师】 【灵巧手触觉传感器工程师】 【机器人运动规划工程师】 【机器人感知算法工程师】 【AI算法工程师】 【嵌入式软件工程师】 【机械结构工程师】 【电机驱动工程师】 【传感应用工程师】
端到端自动驾驶大模型是当前工业界与学术界的研究热点，它通过数据驱动与科学建模，从原始传感器数据出发，直接预测自车未来行为，是AI与自动驾驶融合的综合应用。1、以海量真实数据为基础，依托计算机视觉、深度学习与大模型技术，构建面向真实世界的一体化决策规划模型 2、在端到端自动驾驶模型的设计与优化中，研究方向包括但不限于：端到端自动驾驶大模型优化、多模态融合与感知场景理解、大语言模型(VLM)驱动的复杂场景理解、基于扩散模型的预测与规划行为生成、三维空间表征与自监督预训练、 强化学习与人类行为偏好对齐等。
您将加入滴滴自动驾驶团队，解决自动驾驶系统这一项复杂的人工智能方向问题。仿真团队的主要工作内容是设计实现一个虚拟仿真系统，实现构建、运行和评估海量的驾驶场景，以高效、安全地验证和迭代自动驾驶系统的性能与可靠性。1、以海量真实路测数据为基础，依托深度学习与大模型技术，构建场景理解和挖掘能力 2、应用先进的深度学习算法，构建自动驾驶中智能体的表现评估体系 3、开发和完善模型训练的离线系统，包括数据挖掘、数据处理和模型评估及可视化。
主要负责大模型评测体系构建、性能分析及优化工作，要求候选人具备Agent深度定制开发能力，掌握提示词微调和模型部署推理加速技术，致力于提升大模型在实际业务场景中的性能表现。 1. 算法研究与优化 - 研究和跟踪人工智能领域的前沿技术发展，包括但不限于大语言模型、计算机视觉、多模态融合等方向 - 针对业务场景优化现有AI算法，提升模型性能、效率和部署可行性 - 参与创新算法原型的构建和验证实验 2. 应用场景落地 - 深入理解业务需求，将AI技术与实际应用场景结合 - 设计并实现算法到产品的转化路径，解决落地过程中的技术挑战 - 优化模型在真实环境中的性能表现，包括精度、速度、资源占用等方面 3. 效果评估与迭代 - 设计科学的评估方法，量化算法性能和业务价值 - 收集用户反馈和业务数据，持续迭代优化算法 - 撰写技术文档和研究报告，分享研究成果和应用经验