通义Token Foundry-算法专家/高级算法工程师-具身智能机器人
任职要求
1. 硕士或博士学历，计算机科学、人工智能、机器人、控制、电子工程等相关专业毕业。 2. 具有2年以上具身智能、机器人感知或大模型相关研发经验，熟悉至少一个方向：具身智能大模型、机器人多模态感知、行动决策与控制、模拟器与仿真。 3. 熟练使用主流AI框架（PyTorch / JAX 等），具备端到端训练与推理系统经验，能独立实现从数据到模型落地的闭环。 4. 具有良好的科研能力与工程落地能力，能在研究与产品之间平衡。 加分项 1. 在相关领域有开源成果，或…
工作职责
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. 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. 高质量垂域数据工程：深入优化垂直领域（如文本内容审核）的高质量数据构建与迭代方法论，持续提升数据的质量、多样性与生产效率。 2. 可扩展后训练体系：探索适配领域特性的 SFT/RL 算法，构建高效、稳定、可扩展的垂域模型后训练范式，系统性提升模型能力。 3. 前沿技术研究与落地：探索推理模型前沿技术（如高效蒸馏、reward system、agentic RL、test-time learning 等）以及模型可解释性技术，沉淀技术成果和影响力，并推动大模型相关技术在行业场景中的转化与落地，提升领域模型竞争力，支撑业务持续增长。
1、负责AI for Science尤其是生物医药方向的基础算法的研究和研发落地，包括不限于蛋白语言模型，基因语言模型，分子基础模型，生成式生物模型等。 2、对AI for Science尤其是基因全链路分析，药物早筛等问题中涉及的智能化和生成式模型等技术进行快速试错，找到可行方案，并不断对其进行创新改进，在各项性能指标上超出现有方案，不断提升行业天花板，不断完善相应的服务化工具。 3、以人工智能技术和高性能计算为基础，在相关方向产出高水平的文章，专利和软件服务，完善公司在AI for Science方面的技术布局，提升公司在相关领域的影响力。
1. 探索研究多模态生成大模型的设计与开发，探究高效生成、生成理解统一、多模态理解、强化学习/RLHF后训练和高效数据管线设计等方向。 2. 参与研发多模态生成大模型开发等下一代人工智能核心技术，参与大规模生成基础模型预训练与后训练开发。 3. 负责跟踪和研究多模态生成大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。