京东算法开发岗
任职要求
1. 具备具身智能相关的数据闭环系统建设经验，主导或参与过从数据采集、清洗对齐、质检到模型训练、评测补采的全链路流程；
2. 具备视觉-语言-动作模型算法研发经验，熟悉相关具身操作模型的训练过程和优化策略，善于通过模型结构与训练策略的协同创新，解决复杂环境下认知理解与动作生成难题；
3. 具备具身操作模型真机部署…工作职责
1. 搭建并落地「采集 - 训练 - 评测反馈 - 定向补采」的具身数据迭代飞轮。统一规范人类操作 Ego 数据、机器人遥操作数据、DAgger 纠错数据的处理管线，攻克数据清洗、对齐、动作空间映射、质量筛选与自动化质检等工程难题，构建高保真、高多样性的数据生产标准。持续扩大真实操作数据规模与质量，目标实现百万级小时量级的具身数据规模化积累，为模型泛化能力提供坚实数据底座。 2. 聚焦具身操作基础模型核心能力迭代，持续优化模型预训练、强化学习后训练全流程。重点创新跨本体多源异构数据的动作对齐方法（尤其针对人类操作Ego数据与机器人数据之间的动作映射）、跨模态语义联合建模策略，以及基于环境反馈的RL后训练高效微调机制。通过模型结构、训练策略与对齐算法的协同创新，推动自研基座模型在通用操作能力上持续领跑国际权威评测体系。 3. 设计面向具身操作基础模型的系统化评测体系，构建涵盖通用能力与专用场景的分层评测框架，实现模型效果的量化评估、失效案例的系统沉淀与能力短板的归因分析。基于评测结果驱动数据补采与模型优化策略的精确定向，形成数据与模型互驱互进的双螺旋迭代机制，增强模型性能在规模化演进中的持续可控性、可预期性。
1.参与价格、库存、履约以及AI领域相关项目，了解和挖掘业务痛点并提出可行的解决方案； 2.运用机器学习、因果推断、运筹优化等技术解决京东价格领域相关算法问题，提升供应链效率、提升公司业绩、降低公司运营成本； 3.与采销、运营及产品深度合作拉齐共识，从数据及算法维度提出有建设性的观点，帮助项目组更快的推进项目并拿到结果； 4.对技术有热情，能够及时跟进价格相关的最前沿技术发展，并合理的运用到实际项目中。
1.参与价格、库存、履约以及AI领域相关项目，了解和挖掘业务痛点并提出可行的解决方案； 2.运用机器学习、因果推断、运筹优化等技术解决京东价格领域相关算法问题，提升供应链效率、提升公司业绩、降低公司运营成本； 3.与采销、运营及产品深度合作拉齐共识，从数据及算法维度提出有建设性的观点，帮助项目组更快的推进项目并拿到结果； 4.对技术有热情，能够及时跟进价格相关的最前沿技术发展，并合理的运用到实际项目中。
1.负责机器人运动控制或操作任务的强化学习算法设计与优化，涵盖架构设计、策略训练、奖励函数设计及效果调优，重点研究包括PPO、SAC、DQN等主流算法，以及模仿学习（如Diffusion Policy）、VLA等前沿技术； 2.针对机器人特定硬件型号，定制关节控制策略、奖励函数及域随机化（domain randomization）方案，提升算法在真实环境中的精度、鲁棒性和泛化能力； 3.主导或深度参与大规模并行仿真环境的构建与维护，利用Isaac Sim/Gym、MuJoCo、Gazebo等平台训练算法，并通过域随机化、微调等技术实现从模拟到现实的迁移（Sim-to-Real）。
1. 设计具身导航算法整体方案，明确空间理解、目标定位、路径规划与避障的协同机制； 2. 搭建并优化具身导航系统架构，提升算法在复杂场景中的泛化性与落地能力； 3. 构建算法验证与迭代机制，通过测试数据分析系统表现，持续优化鲁棒性与适应性； 4. 推动算法在真实场景中的系统实现与验证，支撑机器人实现稳定、智能的自主移动能力。