智能互联高德-VLA/空间计算/RL算法专家-视觉团队

我们是谁？ 具身智能AI算法团队，致力于打造自主研发的机器人产品。我们正组建一支以AI技术为基石、汇聚多领域顶尖人才的全栈自研算法团队，目标是构建能够与物理世界交互、具备自主理解决策、自主行动的智能机器人 1、主导或深度参与VLA/LBM模型的架构设计、训练策略优化与多模态对齐机制研究，提升智能体在开放环境中的泛化与推理能力； 2、构建面向具身智能的空间计算系统，包括但不限于：3D场景理解、动态环境建模、跨模态空间表征学习、物理交互预测等； 3、探索基础感知技术（如多传感器融合、SLAM、NeRF、3D生成等）与大模型的深度融合，实现端到端的具身智能决策； 4、与机器人平台、仿真系统、产品团队紧密协作，推动算法在真实硬件或虚拟环境中的部署与验证； 5、跟踪并引领国际前沿进展，在顶级会议（如 NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR, RSS, CoRL 等）发表高水平成果，构建技术壁垒。

高德地图视觉技术中心（AMAP CV Lab） 高德地图日均服务数亿用户，每日处理超百亿级位置与视觉数据。视觉技术中心是高德的核心技术引擎，视觉技术中心是高德的核心技术引擎，深耕空间智能、具身智能、世界模型等AGI前沿方向。我们的核心使命：以空间智能为锚点，打造物理世界的智能体操作系统 ABot。我们不做“刷榜模型”，而是打造能在开放世界中自主决策、安全执行、持续进化的智能体系统。你的研究，将直接改变数亿人的出行方式。 GitHub 主页：https://github.com/amap-cvlab 我们的优势：独一无二的“空间智能-场景-生态”三角 ● 空间智能深度：全栈覆盖三维重建、世界模型、多模态、具身导航、LLM/VLM/VLA/AI Agent，所有技术都服务于“让AI理解并作用于物理空间”。 ● 场景广度：亿级用户真实验证，从封闭测试到开放街道，技术必须经得起现实世界的“毒打”，空间智能不能只存在于实验室。 ● 生态高度：清华大学、北京大学、港科、中科院等深度合作，主导开源标准，你不是孤军奋战，而是站在全球空间智能研究的前沿。 我们正在寻找在视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）领域具有扎实理论基础和丰富实践经验的算法工程师或研究员，致力于构建下一代通用智能机器人系统。你将参与从数据构建、模型设计到仿真训练与实机部署的全链路研发，推动 VLA 大模型在机械臂操作、人形机器人控制等复杂工业与开放场景中的前沿探索与实际落地。 岗位职责： 1. 前沿算法研究与复现 ○ 跟踪 VLA/WAM 领域最新进展（如 OpenVLA、RT-2、Pi0、Diffusion Policy、DreamZero、Lingbot-VA 等），完成 SOTA 算法在仿真与实机环境下的复现与性能分析； ○ 探索基于大模型的端到端机器人决策框架，实现感知→理解→规划→动作的闭环。 2. VLA/WAM 模型架构设计与优化 ○ 设计面向工业场景的 VLA 模型结构，重点解决多模态特征对齐、动作序列生成、推理效率优化等问题； ○ 提升机械臂在复杂任务中的操作精度、泛化能力与鲁棒性。 3. Scaling 研究与泛化能力提升 ○ 开展 VLA/WAM 的 scaling law 研究，涵盖数据规模、模型结构、机器人构型等维度； ○ 实现长序列任务执行、跨任务技能迁移与动作泛化，在更复杂的工厂或开放环境中验证模型上限。 4. 数据系统与自动标注开发 ○ 参与多模态大模型所需的数据清洗、自动标注与增强系统的开发； ○ 探索高效的数据合成方法（如 sim2real 数据生成、LLM 辅助标注），保障数据质量与多样性。 5. 仿真训练与真实部署 ○ 基于 Isaac Sim / Gym / Lab、MuJoCo 等平台搭建高保真仿真环境，构建强化学习与模仿学习训练框架； ○ 设计 real2sim2real 迁移策略，加速算法从仿真到现实世界的部署； ○ 具备实机调试经验，能独立完成模型在机械臂或人形机器人上的部署与迭代。

职位概述 我们正在寻找在视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）领域具有扎实理论基础和丰富实践经验的算法工程师或研究员，致力于构建下一代通用智能机器人系统。你将参与从数据构建、模型设计到仿真训练与实机部署的全链路研发，推动 VLA 大模型在机械臂操作、人形机器人控制等复杂工业与开放场景中的前沿探索与实际落地。 职位描述（Responsibilities） 1. 前沿算法研究与复现 ○ 跟踪 VLA 领域最新进展（如 OpenVLA、RT-2、Pi0、RDT、Diffusion Policy 等），完成 SOTA 算法在仿真与实机环境下的复现与性能分析； ○ 探索基于大模型的端到端机器人决策框架，实现感知→理解→规划→动作的闭环。 2. VLA 模型架构设计与优化 ○ 设计面向工业场景的 VLA 模型结构，重点解决多模态特征对齐、动作序列生成、推理效率优化等问题； ○ 提升机械臂在复杂任务中的操作精度、泛化能力与鲁棒性。 3. Scaling 研究与泛化能力提升 ○ 开展 VLA 的 scaling law 研究，涵盖数据规模、模型结构、机器人构型等维度； ○ 实现长序列任务执行、跨任务技能迁移与动作泛化，在更复杂的工厂或开放环境中验证模型上限。 4. 数据系统与自动标注开发 ○ 参与多模态大模型所需的数据清洗、自动标注与增强系统的开发； ○ 探索高效的数据合成方法（如 sim2real 数据生成、LLM 辅助标注），保障数据质量与多样性。 5. 仿真训练与真实部署 ○ 基于 Isaac Sim / Gym / Lab、MuJoCo 等平台搭建高保真仿真环境，构建强化学习与模仿学习训练框架； ○ 设计 real2sim2real 迁移策略，加速算法从仿真到现实世界的部署； ○ 具备实机调试经验，能独立完成模型在机械臂或人形机器人上的部署与迭代。

高德地图视觉技术中心（AMAP CV Lab） 高德地图日均服务数亿用户，每日处理超百亿级位置与视觉数据。视觉技术中心是高德的核心技术引擎，视觉技术中心是高德的核心技术引擎，深耕空间智能、具身智能、世界模型等AGI前沿方向。我们的核心使命：以空间智能为锚点，打造物理世界的智能体操作系统 ABot。我们不做“刷榜模型”，而是打造能在开放世界中自主决策、安全执行、持续进化的智能体系统。你的研究，将直接改变数亿人的出行方式。 GitHub 主页：https://github.com/amap-cvlab 我们的优势：独一无二的“空间智能-场景-生态”三角 ● 空间智能深度：全栈覆盖三维重建、世界模型、多模态、具身导航、LLM/VLM/VLA/AI Agent，所有技术都服务于“让AI理解并作用于物理空间”。 ● 场景广度：亿级用户真实验证，从封闭测试到开放街道，技术必须经得起现实世界的“毒打”，空间智能不能只存在于实验室。 ● 生态高度：清华大学、北京大学、港科、中科院等深度合作，主导开源标准，你不是孤军奋战，而是站在全球空间智能研究的前沿。 岗位职责： 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。