一、岗位定位 聚焦具身智能VLA视觉语言动作模型、WAM全身动作生成前沿核心技术预研，依托前沿算法理论开展创新性算法研究、模型设计与性能迭代，主导关键技术攻坚与创新方案落地，是团队具身智能顶层算法创新的核心研发岗位。 二、业务介绍 围绕人形机器人视觉-语言-动作融合、全身智能动作生成核心方向，开展前沿算法预研、创新模型研发与算法效果迭代，支撑机器人通用具身智能能力升级。 三、岗位职责 1、调研跟踪具身智能、多模态大模型、动作生成领域前沿技术，开展VLA/WAM算法创新性预研与方案设计； 2、主导具身多模态模型、人形机器人全身动作生成算法的建模、训练、创新优化与实验验证； 3、攻坚算法精度、泛化性、落地适配性等核心技术难点，输出原创性算法优化方案； 4、开展算法对比实验、 ablation 分析与技术复盘，输出高质量技术报告与预研成果； 5、参与团队技术体系规划，推动前沿算法创新成果迭代、沉淀与落地应用。 四、岗位愿景与发展 可全权主导具身智能核心前沿算法创新预研，依托平台资源开展高水平科研攻关，对接行业顶尖技术体系，快速成长为具身智能、人形机器人多模态算法领域高端技术研发人才。 （一）基础要求 1、教育背景：博士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人工程、深度学习、多模态智能等相关专业； 2、知识要求：精通深度学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人学习核心理论，深入理解多模态大模型、具身智能、动作生成算法核心原理； 3、技能要求：熟练掌握Python编程语言，精通PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架，熟练完成模型训练、微调、创新设计与性能优化全流程； 4、软性能力：具备极强的科研创新能力、独立问题攻坚能力，逻辑严谨、学术素养扎实；自驱力强、乐于深耕前沿技术，具备优秀的抗压能力与团队协作能力。 （二）优先条件（加分项） 1、博士期间深耕具身智能、VLA、机器人动作生成、多模态大模型方向，有相关系统性科研研究经历，或具备大模型轻量化与部署优化相关科研项目经验。