理想汽车｜具身行为实习生

1.核心模型研发：负责机器人VLA、WAM大模型的全链路研发，包括数据处理、模型预训练、后训练优化及真机部署，确保模型在实际场景中的高效性和准确性； 2.数据工程建设：主导大规模机器人数据集的采集、清洗、标注和管理工作，构建高质量的多模态数据pipeline，为模型预训练提供坚实基础； 3.端到端模型训练：参与VLA、WAM模型的后训练架构设计，并负责真机环境下的强化学习后训练，实现在线学习能力提升； 4.前沿技术跟踪：持续跟踪具身智能和VLA、WAM领域的前沿进展（包括最新论文、开源项目等），快速验证并将先进技术落地到产品中，推动模型性能持续迭代。

1.必备条件专业背景：计算机、自动化、机器人或相关专业硕士及以上学历。 2.核心技能： （1）深入理解机器人模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（RL/RLHF）理论； （2）具备大规模机器人预训练模型或真机RL后训练的实际落地经验； （3）熟悉主流VLA架构（π系列, Gr00T, ACT, Diffusion Policy等）及其技术原理； （4）熟悉主流机器人构型（方舟，松灵，franka，UR，非夕等）。 3.技术栈： （1）精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架； （2）熟悉ROS/MuJoCo/Isaac等机器人仿真和控制技术栈； （3）具备优秀的工程实践能力和代码规范意识。 【加分项】 （1）在顶级会议发表论文（CoRL, RSS, ICRA, IROS, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV等）； （2）具有具身智能、多模态大模型或机器人操作相关项目经验； （3）有开源项目贡献或技术竞赛获奖经历； （4）熟悉工业机器人或服务机器人实际应用场景。