安克创新具身数据算法工程师 （博士）

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！

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、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。

岗位亮点 - 参与最前沿的具身智能研究，推动人形机器人和智能体的发展； - 用数据和算法驱动机器人自然、拟人、符合物理规律的全身动作生成； - 与资深算法工程师紧密合作，获得生成式模型与机器人交叉领域的实战指导； - 与机器人“零距离接触”，将算法落地到真实机器人体内。 - 协助构建与清洗大规模多模态数据集（音频、文本、动作等）； - 跟踪并复现动作生成、人形机器人控制等方向的前沿研究成果； - 参与基于 Diffusion Transformer 或其他生成式架构的全身动作生成模型的训练、调优与评估； - 与运动控制部门紧密协作，确保生成的动作满足机器人运动稳定性与物理可行性要求。