顺丰大模型算法专家-VLA方向

1、跟踪前沿技术进展，负责机器人大模型(VLA)和数字孪生技术能力建设； 2、负责物流机器人方向技术路线制定、技术方案设计与评审、业务应用落地； 3、指导并培养算法工程师团队，提升算法团队技术能力；

负责VLA（视觉-语言-行动）多模态大模型在自动驾驶和机器人场景中的前沿算法研究，涵盖场景理解、语义引导决策、时空建模等核心能力； 主导VLA模型预研，构建可泛化、高可解释性的多模态基座大模型，为未来6~12个月技术演进提供基础支撑； 与高校及实习生协作，探索VLA的长期发展方向，包括表征学习，具身智能、慢系统蒸馏快系统等核心议题； 撰写高水平论文、技术文档，推动VLA方向在CVPR、NeurIPS、ICLR、CoRL等会议中的学术影响力。

工作职责： 1. 基于Vision Language Model（VLM）和Large Language Model（LLM），设计和实现自动驾驶中面向行为预测和运动规划的基座模型； 2. 参与基座模型的预训练、后训练（SFT + RL），提升基座模型的行为预测和运动规划能力； 3. 针对车端/云端部署，开展模型算法层面的性能优化工作，例如压缩，剪枝，蒸馏，训练/推理加速等，确保模型可用性、系统实时性和资源利用率； 4. 与硬件团队、部署团队和系统团队紧密协作，推动模型部署，以及在仿真和车载平台的落地； 5. 跟踪行业前沿技术，将创新性方案应用于实际项目，推动新技术在产品中的落地。

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。