Jobs

Responsibilities

1. 参与人形机器人 Manipulation 策略的训练、后训练与真机部署。 2. 参与 VLA、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略的训练与优化。 3. 参与 Behavior Cloning、DAgger、强化学习等算法在机器人 Manipulation 任务中的应用。 4. 参与真机数据采集、失败 Case 回流和策略迭代，持续提升真机任务成功率与泛化能力。 5. 探索真机 RL、Online Learning、Human-in-the-loop 等机器人策略 Post-training 方法。 6. 参与抓取、放置、物体交互等 Manipulation 任务的真机实验与问题定位。

Requirements

1. 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业，本科及以上在读。 2. 熟悉 Python、PyTorch，具备良好的深度学习实验能力。 3. 熟悉模仿学习、强化学习中至少一个方向。 4. 了解 VLA、ACT、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人策略模型中的一种或多种。 5. 理解 Behavior Cloning、DAgger、Offline / Online RL 等基本方法。 6. 具备较强的实验分析、代码实现和问题定位能力。

Who this role is for

本科及以上

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