岗位描述
参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。 跟踪具身智能、大模型、多模态学习等前沿技术，将最新研究成果应用于机器人实际场景。 与机器人软件、感知、控制、数据及 Infra 等团队协作，共同推动具身智能算法从 实验室走向真实世界 。 2027届本科及以上毕业生，计算机、人工智能、机器人、自动化、电子信息等相关专业优先。 具备扎实的机器学习、深度学习基础，理解 Transformer、Attention 等基本原理。 熟练掌握 Python，具备良好的算法实现能力；熟悉 C++ 者优先。 熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有深度学习模型训练、微调或相关项目经验。 对计算机视觉、自然语言处理、多模态学习、强化学习中的至少一个方向有较深入的理解或实践。 对机器人、具身智能及 VLA 技术具有浓厚兴趣，愿意探索 AI 与真实物理世界结合的技术方向。 具备较强的学习能力、问题分析能力和科研/工程实践能力，能够快速学习并解决复杂问题。 岗位职责 参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。 跟踪具身智能、大模型、多模态学习等前沿技术，将最新研究成果应用于机器人实际场景。 与机器人软件、感知、控制、数据及 Infra 等团队协作，共同推动具身智能算法从 实验室走向真实世界 。 任职要求 2027届本科及以上毕业生，计算机、人工智能、机器人、自动化、电子信息等相关专业优先。 具备扎实的机器学习、深度学习基础，理解 Transformer、Attention 等基本原理。 熟练掌握 Python，具备良好的算法实现能力；熟悉 C++ 者优先。 熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有深度学习模型训练、微调或相关项目经验。 对计算机视觉、自然语言处理、多模态学习、强化学习中的至少一个方向有较深入的理解或实践。 对机器人、具身智能及 VLA 技术具有浓厚兴趣，愿意探索 AI 与真实物理世界结合的技术方向。 具备较强的学习能力、问题分析能力和科研/工程实践能力，能够快速学习并解决复杂问题。 岗位职责 参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。 跟踪具身智能、大模型、多模态学习等前沿技术，将最新研究成果应用于机器人实际场景。 与机器人软件、感知、控制、数据及 Infra 等团队协作，共同推动具身智能算法从 实验室走向真实世界 。 任职要求 2027届本科及以上毕业生，计算机、人工智能、机器人、自动化、电子信息等相关专业优先。 具备扎实的机器学习、深度学习基础，理解 Transformer、Attention 等基本原理。 熟练掌握 Python，具备良好的算法实现能力；熟悉 C++ 者优先。 熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有深度学习模型训练、微调或相关项目经验。 对计算机视觉、自然语言处理、多模态学习、强化学习中的至少一个方向有较深入的理解或实践。 对机器人、具身智能及 VLA 技术具有浓厚兴趣，愿意探索 AI 与真实物理世界结合的技术方向。 具备较强的学习能力、问题分析能力和科研/工程实践能力，能够快速学习并解决复杂问题。 岗位职责： 负责机器人遥操作系统的方案设计与工程研发，支持包括 外骨骼、动捕、等多种遥操作模式。 优化遥操作系统的通信延迟、控制精度与稳定性，确保丝滑、低延迟的操控体验。 针对长时间数据采集任务，优化遥操作设备的人机交互体验与人体工学设计，降低操作者的疲劳度。 与数据和算法团队协作，持续迭代遥操作策略，提升数据对大模型训练的有效性。 职位要求： 机器人、自动化、计算机、电子信息等相关专业硕士及以上学历。 精通 C++ / Python，有丰富的工程化经验，熟练使用ROS / ROS2 机器人操作系统。 在机器人遥操作领域有丰富的实战经验，熟练掌握 惯捕设备、外骨骼等的开发与集成。 有开源遥操作项目（如 ALOHA、AnyTeleop 等）的复现、二次开发或落地经验。 曾主导或核心参与过百万小时级别以上的机器人遥操作数据采集项目。 具备力觉反馈（Haptic Feedback）设备集成与底层控制经验者优先。 具备扎实的机器人学基础，了解正逆运动学、动力学原理及基础的运动规划算法。 对具身智能数据采集流程有一定理解，熟悉模仿学习（IL）与强化学习（RL）的基本概念。 岗位职责 1、负责基于视觉-惯性-雷达（VLIO）融合SLAM算法研发与优化； 2、设计并实现闭环检测、回环优化模块； 3、实现局部/全局重定位与退化场景下鲁棒性优化； 4、参与建设计与online/offline建图算法实现； 5、跟进技术指标验证； 6、快速学习并尝试新算法与工具，支持技术弹性拓展。 任职条件 1、硕士及以上学历，计算机视觉、机器人感知方向； 2、熟悉SLAM主流算法（LIO-SAM、VINS、ALOAM、R3LIVE、VLOAM、ORBSLAM、Fastlio、Fastlvio等）； 3、熟悉视觉/LiDAR/IMU时间同步与标定； 4、精通C++/Python及ROS2； 5、具备优化器（Ceres、G2O）和后端非线性优化经验（擅长优化算法）； 6、强烈的自驱力和快速学习能力，能适应算法迭代和技术栈切换； --- 职位详情 急 VLA算法工程师 全职 | 研发类 | 上海市 发布于 2026-09-09 职位描述 岗位职责 参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。 跟踪具身智能、大模型、多模态学习等前沿技术，将最新研究成果应用于机器人实际场景。 与机器人软件、感知、控制、数据及 Infra 等团队协作，共同推动具身智能算法从 实验室走向真实世界 。 任职要求 2027届本科及以上毕业生，计算机、人工智能、机器人、自动化、电子信息等相关专业优先。 具备扎实的机器学习、深度学习基础，理解 Transformer、Attention 等基本原理。 熟练掌握 Python，具备良好的算法实现能力；熟悉 C++ 者优先。 熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有深度学习模型训练、微调或相关项目经验。 对计算机视觉、自然语言处理、多模态学习、强化学习中的至少一个方向有较深入的理解或实践。 对机器人、具身智能及 VLA 技术具有浓厚兴趣，愿意探索 AI 与真实物理世界结合的技术方向。 具备较强的学习能力、问题分析能力和科研/工程实践能力，能够快速学习并解决复杂问题。 岗位职责 参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。 跟踪具身智能、大模型、多模态学习等前沿技术，将最新研究成果应用于机器人实际场景。 与机器人软件、感知、控制、数据及 Infra 等团队协作，共同推动具身智能算法从 实验室走向真实世界 。 任职要求 2027届本科及以上毕业生，计算机、人工智能、机器人、自动化、电子信息等相关专业优先。 具备扎实的机器学习、深度学习基础，理解 Transformer、Attention 等基本原理。 熟练掌握 Python，具备良好的算法实现能力；熟悉 C++ 者优先。 熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有深度学习模型训练、微调或相关项目经验。 对计算机视觉、自然语言处理、多模态学习、强化学习中的至少一个方向有较深入的理解或实践。 对机器人、具身智能及 VLA 技术具有浓厚兴趣，愿意探索 AI 与真实物理世界结合的技术方向。 具备较强的学习能力、问题分析能力和科研/工程实践能力，能够快速学习并解决复杂问题。 职位信息 职位名称 VLA算法工程师 职位性质 全职 职能类型 研发类 工作地点 上海市 发布日期 2026-09-09 最新职位 急 VLA算法工程师 全职 | 研发类 上海市 | 发布于 2026-09-09 岗位职责 参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。 跟踪具身智能、大模型、多模态学习等前沿技术，将最新研究成果应用于机器人实际场景。 与机器人软件、感知、控制、数据及 Infra 等团队协作，共同推动具身智能算法从 实验室走向真实世界 。 任职要求 2027届本科及以上毕业生，计算机、人工智能、机器人、自动化、电子信息等相关专业优先。 具备扎实的机器学习、深度学习基础，理解 Transformer、Attention 等基本原理。 熟练掌握 Python，具备良好的算法实现能力；熟悉 C++ 者优先。 熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有深度学习模型训练、微调或相关项目经验。 对计算机视觉、自然语言处理、多模态学习、强化学习中的至少一个方向有较深入的理解或实践。 对机器人、具身智能及 VLA 技术具有浓厚兴趣，愿意探索