荣耀机器人VLA操作算法高级工程师
任职要求
1、本科及以上学历，自动化、机器人学、控制理论、计算机科学、机械电子、数学等相关专业，扎实的数学基础； 2、对机器人学，如工作空间轨迹规划、运动学、动力学等有一定理解； 3、有机器人或机械臂操作项目经验，熟悉ros2，熟悉ACT，DP，OpenVLA，pi0， pi0.5，GROOT等常见的VLA算法，有扎实的深度学…
工作职责
1、负责机械臂和灵巧手的模仿学习+强化学习相关算法的开发与落地，如物品抓取、铰链物体操作、可变形物体操作、掌内操作等； 2、跟踪国内外具身操作的最新进展，能够快速理解新工作并能够提出创新性观点，完成实验验证； 3、和大模型相结合，利用语言交互以及视觉，触觉等多模态信息实现在不同应用场景下的功能泛化和长序列动作；
(负责以下1-2项工作)： 1、设计VLA模型架构，利用具身数据和VLM预训练/后训练，实现数据/模型的迭代和训练策略优化； 2、构建高质量互联网多模态数据及模型训练，提升VLM对物理世界的理解和具身推理能力； 3、负责遥操/动捕的真机数据构建和增强，综合利用具身数据金字塔(真机/合成/互联网数据)，在机器人具身模型算法(模仿学习/强化学习)上验证有效性； 4、基于Isaac sim/MuJoCo等仿真平台构建Real2Sim2Real数据合成管线； 5、力/触觉和灵巧手数据采集和生成，并在灵巧手操作模型中验证闭环； 6、动作捕捉和重定向：人形动作捕捉，机器人重定向定向，动作模仿。
1. 具身智能大模型研究与优化 (1) 研究和构建具身智能大模型（Embodied Foundation Models）与机器人大脑。 (2) 探索语言、视觉、动作等多模态融合机制（VLM / VLA / VLA-Agent）。 (3) 优化模型的长时记忆、推理能力与可泛化性。 2. 机器人智能算法研发 (1) 设计和实现机器人多模态感知、导航、操作、交互等核心算法模块。 (2) 推进大模型驱动的机器人任务规划与决策。 (3) 基于模拟器与真实世界数据，进行大规模对齐与强化学习（Sim2Real, RLHF, Imitation Learning）。 3. 系统落地与协同研发 (1) 与硬件与系统团队协作，推动模型算法在真实机器人平台上的部署与性能调优。 (2) 支撑具身智能大模型的云端训练体系、数据闭环与MLOps工程。 (3) 发表高水平论文或申请相关专利，推动业界与学界前沿研究。
1.参与设计和建设具身智能仿真平台,构建模型训练评测所需的仿真功能、场景、任务、数据资产； 2.负责具身智能仿真系统的设计、开发与优化,包括但不限很于机器人仿真、交互式环境建模和任务生成； 3.与相关团队合作,协助具身智能算法在仿真中构建及sim-real迁移,完善仿真使用及评估方案； 4.负责遥操/VR/动捕的高效数据生成和增强,并在机器人操作算法(VLA/模仿学习/强化学习)上验证有效性； 5.利用视频/图像数据扩展操作数据,提升操作泛化性。
1、负责遥操/VR/动捕的高效数据生成和增强，并在机器人操作算法(VLA/模仿学习/强化学习)上验证有效性； 2、利用视频/图像数据扩展操作数据，提升操作泛化性； 3、力/触觉和灵巧手数据采集和生成，力/触/IMU数据的分析和验证； 4、开发机器人数据生成和增强平台，支持足式机器人 地形适应 、机械臂抓取力反馈等需求，生成涵盖运动控制、环境交互的高保真仿真数据集； 5、负责Real2Sim2Real算法和数据生成管线构建，实现移动和操作的高效数据生成； 6、负责开发多模态视频理解数据、人类行为理解数据生成和处理平台，构建高质量多模态数据，完成多模态模型训练和部署。