盒马盒马-具身算法工程师-杭州
任职要求
1、计算机科学、人工智能、机器人工程或相关领域硕士及以上学历。具备深度学习、计算机视觉和自然语言处理的扎实理论基础和实践经验。 2、熟练掌握Python、C++等编程语言，有使用PyTorch、TensorFlow等深度…
工作职责
1、设计并实现VLA算法方案，以量产落地为导向，熟悉RT-1/2、pi0等主流多模态具身大模型优劣，改善调优； 2、负责机器人具身操作任务的强化学习算法设计、开发和优化； 优化Sim2Real的迁移技术，提高算法鲁棒性；跟踪前沿技术，进行强化学习算法的调研、性能对比和评估； 3、研究多模态学习方法，结合视觉、触觉、力反馈提升机器人决策能力； 包括VLM的训练与微调，实现模型实际场景的落地需求，多模态数据集的构建、清洗等，提升算法性能和决策质量等。
菜鸟平台人工智能部致力于探索前沿AI技术在产业互联网的落地与应用： 1、算法研发： 参与建设大模型、多模态、文档理解、AI Agent、知识图谱，强化学习等人工智能技术与行业领域模型的深度融合，实现相关产品的创新与升级。 2、算法应用：参与建设相关技术在业务场景的落地，包括但不限于知识库问答、客服智能、语音智能、数据智能、文档智能、MultiAgent等； 3、深入跟踪调研大模型以及相关方向（包括但不限于NLP/CV/多模态/Agent/具身智能）的前沿技术。
菜鸟平台人工智能部致力于探索前沿AI技术在产业互联网的落地与应用： 1、算法研发： 参与建设大模型、多模态、文档理解、AI Agent、知识图谱，强化学习等人工智能技术与行业领域模型的深度融合，实现相关产品的创新与升级。 2、算法应用：参与建设相关技术在业务场景的落地，包括但不限于知识库问答、客服智能、语音智能、数据智能、文档智能、MultiAgent等； 3、深入跟踪调研大模型以及相关方向（包括但不限于NLP/CV/多模态/Agent/具身智能）的前沿技术。
1、负责机器人多模态大模型（VLA模型）的工程化落地，包括预训练开发、模型微调、训练优化以及实际效果调优； 2、参与基于大模型的机器决策控制工程化工作，包括训练框架搭建、数据集处理、算力部署，以及在真机上的部署与测试； 3、优化大模型的训练效率以及资源利用率，熟练运用诸如模型并行、Flash Attention、LoRA等技术； 4、负责云端数据处理以及分布式训练落地，优化大模型的多模态任务处理能力； 5、跟进多模态大模型与具身智能的前沿应用进展，负责模型在机器人场景的部署与技术转化。
1、负责机器人多模态大模型（VLA模型）的工程化落地，包括预训练开发、模型微调、训练优化以及实际效果调优； 2、参与基于大模型的机器决策控制工程化工作，包括训练框架搭建、数据集处理、算力部署，以及在真机上的部署与测试； 3、优化大模型的训练效率以及资源利用率，熟练运用诸如模型并行、Flash Attention、LoRA等技术； 4、负责云端数据处理以及分布式训练落地，优化大模型的多模态任务处理能力； 5、跟进多模态大模型与具身智能的前沿应用进展，负责模型在机器人场景的部署与技术转化。