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岗位职责 - 负责面向机器人操作任务的多模态模型训练。 - 研究和开发结合视觉、触觉、语言、动作轨迹的机器人学习算法。 - 设计并训练适用于真实机器人操作场景的策略模型,提升模型在复杂接触、灵巧操作中的成功率和泛化能力。 - 参与数据采集、数据清洗、标注规范等数据闭环建设。 - 跟踪并复现 embodied AI、robot learning、VLA、diffusion policy等前沿工作。 - 推动算法在真实机器人系统上的部署、评测和迭代。
任职要求 - 博士学历,机器人、人工智能、计算机视觉、机器学习、控制、自动化等相关专业。 - 有 tactile VLA、visuo-tactile learning 或相关方向研究经验。 - 在 CoRL、ICRA、IROS、RSS、CVPR、NeurIPS、ICML、ICLR、RA-L 等顶级会议或期刊发表过相关论文。 - 熟悉 PyTorch/JAX 等深度学习框架,具备机器人策略训练经验。 - 熟悉 imitation learning、diffusion policy 等方法。 - 具备真实机器人实验经验,理解数据分布偏移、闭环控制和部署稳定性问题。 - 具备独立提出问题、设计实验、分析结果和推动落地的能力。 加分项 - 有触觉传感器数据建模、GelSight / DIGIT / TacTip / 视触觉传感器使用经验。 - 有多指灵巧手、双臂操作、装配、插拔、接触丰富任务经验。 - 有大规模机器人数据集构建经验。 - 有开源项目、知名 benchmark 或高影响力论文经历。



