智能互联通义实验室-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、负责高德出行场景（驾车，骑行，步行）的大模型应用框架开发，构建高可用、低延迟的分布式系统； 2、负责优化Agent决策引擎、任务调度、多模态数据处理等模块的性能与稳定性； 3、负责搭建Agent与外部系统（如数据库、API、第三方服务）的高效通信机制； 4、负责保障大模型应用系统架构的稳定、高效运行，帮助业务优化性能和改善系统稳定性； 5、负责协调业务资源，与大模型算法和数据源服务等团队协作，保障项目有效落地和需求高效交付。
各类大模型算法岗位：包括不限于 ✓大模型应用（Rag、Agent的研究等） ✓大模型技术研究 (指令微调、强化学习、推理等) ✓多模态理解与生成研究（文本、图像、视频、音频等）
1、负责大模型（包括不限于T2V、I2V、MLLM模型）评测工作和评测体系建设，包括设计制定和完善评测方案、评测指标、评测数据收集和更新、评测执行，并输出专业评测报告； 2、参与评测相关自动化评测工具开发及维护，最大化提高评测效率； 3、以算法手段，对基座大模型和AI Native应用进行分阶段、端到端评测； 4、参与构建评测Agent工具链、对战平台、模型竞技场、模型效果判别模型、应用数据飞轮等工具链建设； 5、站在用户角度，对产品、算法发提出建设性的意见，在评测参与的各个流程中以用户视角保证产品体验。