蚂蚁金服蚂蚁集团-具身模型算法工程师-具身智能方向
任职要求
1.必备条件专业背景：计算机、自动化、机器人或相关专业硕士及以上学历。 2.核心技能： （1）深入理解机器人模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（RL/RLHF）理论； （2）具备大规模机器人预训练模型或真机RL后训练的实际落地经验； （3）熟悉主流VLA架构（π系列, Gr00T, ACT, Diffusion Policy等）及其技术原理； （4）熟悉主流机器人构型（方舟，松灵，franka，UR，非夕等）。 3.技术栈： （1）精…
工作职责
1.核心模型研发：负责机器人VLA大模型的全链路研发，包括数据处理、模型预训练、后训练优化及真机部署，确保模型在实际场景中的高效性和准确性； 2.数据工程建设：主导大规模机器人数据集的采集、清洗、标注和管理工作，构建高质量的多模态数据pipeline，为模型预训练提供坚实基础； 3.端到端模型训练：参与VLA模型的预训练架构设计，并负责真机环境下的强化学习后训练，实现在线学习能力提升； 4.前沿技术跟踪：持续跟踪具身智能和VLA领域的前沿进展（包括最新论文、开源项目等），快速验证并将先进技术落地到产品中，推动模型性能持续迭代。
-课题：一见视觉智能体（AI Watchman）-构建通用视觉Agent，接管传统监控软件，打造数字AI值守员 -多模态大模型产业应用研究： 探索 VLM 在少样本工业场景下的视觉理解与逻辑推理能力，研究基于 Scaling Law 的数据自动清洗与自动化标注技术 -具身智能感知与决策系统： 研究边缘侧的高效感知与执行策略，构建能够理解复杂环境、操作物理/虚拟设备并进行自主决策的智能体 Runtime -自主进化 Agentic MLOps 闭环： 参与设计并实现全栈调试的 Skill 池。负责挂载语义诊断、逻辑参数调优、提示词自动变异与网络模型重设等核心能力，实现完整MLOps 工作流闭环
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现空间智能、高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们在做什么？ 高德拥有全中国最庞大、最真实的物理世界视觉数据。我们不只是在做地图，我们正在基于空间智能构建一个能够感知、理解并预测物理规律的“具身基座模型”。 在这里，你将触达数亿级真实街景、轨迹与语义数据，解决从“数字地图”到“通用物理智能”的终极跨越。 岗位核心挑战 具身基座模型 (Embodied Foundation Models)： 研发下一代VLA/WAM大模型，突破多模态指令到精准动作映射的瓶颈，实现跨场景的零样本迁移能力。 世界模型 (World Models)： 构建基于大规模视频生成的物理世界模拟器，利用生成式AI预测场景演化，为具身智能提供无限的训练“想象空间”。 大模型后训练与强化学习 ： 探索GRPO、PPO、SAC等算法在多模态大模型、具身控制上的应用，通过大规模强化学习提升Agent在复杂时空环境下的决策边界。 大规模数据合成与闭环： 利用高德独有的时空数据优势，构建自动化的具身数据生产、评测管线，解决Scaling Law在具身领域的落地难题。 开源影响力与行业基准： 主导或深度参与具身智能开源项目建设。 我们鼓励将核心算法框架、高质量具身数据集或评估基准贡献给开源社区，打造具有行业号召力的开源作品，定义下一代具身智能的技术标准。 为什么加入高德视觉团队？ 顶级的“真”数据： 区别于实验室的玩具数据集，我们拥有海量真实室内外场景与空间语义数据，这是训练基座模型最完美的温床。 极致的算力支持： 提供充足的集群资源，让你的Idea不受算力瓶颈束缚。 真实的应用场景： 你的代码将直接驱动真实物理产品，影响数亿用户的出行决策。 极简的技术氛围： 扁平化管理，与世界顶尖研究者共同探索AI的下一站。 加入我们，一起定义物理世界的AI入口！
1. 研发具身场景自动标注与数据质量评估算法，覆盖运动、感知、具身规划等多层标注及多模态对齐，构建标注自动校验与质量评分体系。 2. 研究 Data-Centric AI 前沿方法（数据混合优化、主动数据选择、数据影响函数等），通过消融实验、归因分析等手段量化不同数据源对模型性能的边际贡献，探索具身场景下的数据 scaling law。 3. 基于价值量化结果制定并迭代训练数据配方（来源配比、质量阈值、规模规划），为数据飞轮的资源分配提供量化依据。 4. 负责具身数据预处理流程的算法设计，包括多模态对齐、轨迹平滑、异常检测与清洗等环节的规范化与自动化。
美团是中国领先的生活服务科技平台，拥有覆盖数千万商户与数亿用户的真实履约网络。美团无人机是全球率先实现城市低空配送常态化运营的团队。我们正将具身智能技术引入大规模真实物理场景，探索"让机器像人一样理解世界、自主行动"的下一代智能体。你将加入具身智能算法核心团队，承担以下职责： 1. 算法方案设计与落地 深入理解美团真实业务场景与任务需求，探索类人形具身智能"数据采集—算法训练"的最优配合范式；设计高效的数据闭环方案与预训练/后训练模型算法方案，持续提升具身智能模型在真实物理世界中的泛化能力与鲁棒性。 2. 学术成果产出 依托美团海量真实场景数据与高校深度合作资源，定义并攻克具身智能领域的关键科学问题；以第一作者或核心贡献者身份，在 CVPR、ICRA、NeurIPS 等顶级会议产出高质量论文。 3. AI 工具提效 将大语言模型、AI 编程助手等前沿工具深度融入算法研发全流程（方案设计、代码实现、实验分析、文档撰写），推动团队整体研发效率与智能化水平跃升。