理想汽车VLA算法实习生
任职要求
1.有自动驾驶或具身智能项目经验，熟悉感知/规划方法，有具身智能研发和部署经验者优先； 2.应用数学、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业业的硕士/博士或者同等工作经验； 3.熟悉当前主流的深度学习算法，精通一个或多个领域算法研究，包括但不限于目标检测、图神经网络、NLP、大模型等领域； 4.深入…
工作职责
1.负责理想汽车VLA模型方法研发和工程落地，包括但不限于视觉多模态理解、高级指令拆解及多模态policy预测; 2.负责设计高性能上限，具备量产能力的VLA模型算法，对包括但不限于diffusion、VLM等模型算法有实操经验； 3.开发高效离线训练框架，以及可实时运行的在线推理框架，优化模型推理性能，研发模型部署工具链和优化工具； 4.建立云端数据感知/决策联合标注Pipeline、数据挖掘机制以及难样本分析等工具链，通过数据闭环持续选代模型能力。
多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）算法的预研, 包含但不限于： 1. 研究视觉、语言与行为动作之间的联合建模机制，探索多模态预训练与表征学习方法，实现跨模态对齐与融合； 2. 多模态数据集的构建与管理，包括视觉、语言、行为等多模态标签设计与质量控制； 3. 探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，推动模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率； 4. 跟进并复现前沿研究（如 EMMA、RT-2、OpenVLA等），协助撰写技术报告、论文或专利材料。 5. 深入调研并实践 RLHF / DPO 等对齐技术，提升多模态模型的响应能力与行为决策能力； 6. 撰写高质量的技术文档，参与论文发表或专利申请。
1. 参与人形机器人Vision-Language-Action (VLA)算法的研发，包括数据采集、模型训练与部署、多模态大模型在机器人操作任务中的应用； 2. 负责机器人动力学建模、轨迹优化、实时运动规划算法开发与调优； 3. 探索VLA模型与传统运动规划算法（RRT、轨迹优化、MPC等）的结合方式； 4. 跟踪Learning for Planning / Planning for Learning领域最新进展，推动技术创新； 5. 参与机器人数据集的构建、清洗与标注流程优化；
1. 负责研发基于机器人作业场景的重建/生成/编辑等功能 Modeling the 3D Physical World for Embodied AI. 2. 负责机器人仿真器环境部署、算法训练开发，算法真机部署，实现仿真算法Sim2Real的zero-short迁移。 3. 负责vlm,vla机器人基座大模型数据生产，模型训练，验证等。
1. VLA/VLN算法开发：研究并实现Vision-Language-Action (VLA) / Vision-Language Navigation（VLN）算法，使机器人能够根据自然语言指令以及当前场景进行自主移动； 2. 多模态融合：开发视觉、语言、地图等多模态信息融合模块，提升导航决策的准确性； 3. 场景理解：实现基于视觉和语言的场景语义理解，支持复杂环境下的目标定位与路径规划； 4. 模型训练与优化：负责VLA/VLN模型的训练、调优及推理性能优化； 5. 数据与评测：参与导航数据集构建、评测指标设计及Benchmark开发。