中国电信人工智能研究院｜具身大脑算法实习生（VLA / World-Action Model 方向）

【岗位职责】 1. 参与 VLA（Vision-Language-Action）及 World-Action Model 的预训练、SFT 与 Post-training 全流程；负责大规模机器人轨迹数据与多模态数据的清洗、配比与训练策略设计。 2. 研究如何将显式/隐式 3D 表征及时序 4D 信息有效注入 Transformer/Diffusion 基座架构，探索空间-时序联合表征学习，提升模型对物理世界的结构理解与动态预测能力。 3. 设计并实现强化学习后训练框架，构建 Reward Model 与 Critic 网络，优化策略在长程和精细任务中的鲁棒性与成功率。 4. 模型部署至实体机器人平台（如双臂协作机器人、人形机器人），完成 Sim-to-Real 迁移与在线迭代；采集真机反馈数据，驱动数据-模型双向迭代的飞轮优化。  【

任职要求】 1. 计算机科学、人工智能、机器人学、自动化等相关专业硕士或博士在读； 2. 精通 PyTorch，熟悉 DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP 等大模型训练框架； 3. 扎实的深度学习基础，熟悉 LLM/VLM 训练范式（预训练、SFT、LoRA、RLHF 等），有 7B+ 参数模型分布式训练的实操经验； 4. 对 3D 视觉或几何深度学习有深入理解，熟悉点云处理（PointNet/Point Transformer）、6D 位姿估计、或神经辐射场相关技术； 5. 在 ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICRA、RSS 等顶级会议发表过相关论文者优先。 【我们提供】 - 前沿技术纵深：直接参与具身大脑基座模型的全栈研发，而非边缘模块调参； - 真机资源保障：配备双臂灵巧操作平台与人形机器人实体，支持快速真机验证； - 算力支持：充足的 A100/H100 集群算力，支持百亿级参数模型训练； - 学术与工程双轨成长：鼓励将工程实践转化为顶会论文，团队具备丰富的 Co-author 经验； 实习时长：6 个月以上优先，全职实习（5 天/周）