大模型算法工程师(VLA/世界模型)
10000-15000元
职位投递邮箱:campus@rimbot.com
工作地域:北京市
职位类别:其他专业技术人员
学历要求:本科 / 硕士研究生 / 博士研究生
招聘人数:5人
发布时间:2026-05-09浏览量:49
* 专业要求:
【我们希望你具备】
计算机视觉、多模态大模型等相关领域的硕士或博士
扎实的深度学习开发基础能力:精通Python编程语言,熟悉Pytorch、Jax等深度学习开发框架,了解分布式训练(DDP/FSDP/DeepSpeed/Megatron 等)与常用训练加速手段
一定的VLM / VLA / 世界模型实践经验(满足其一即可,越多越好):
VLM:具备VLM Pretrain、 SFT、后训练(PPO、DPO、GRPO等)相关经验;熟悉 Transformer 系列结构(attention、KV cache、MoE、LoRA/Adapter 等),理解训练稳定性与 scaling 规律。
VLA:熟悉主流的VLA模型架构,如:OpenVLA、PI、GROOT等,有真机开发经验者优先
世界模型:具备latent dynamics、predictive coding、video/trajectory prediction、planning with world model相关开发经验
【加分项】
具备机器人真机开发经验者优先
有智驾/机器人背景加分:多传感器融合、轨迹预测/规划、仿真、控制、真实数据闭环等任一经验。
有公开发表/开源贡献(论文、代码、榜单、竞赛、复现报告)。
熟悉从数据到训练再到部署的完整链路(数据清洗、采样、评测基准、推理优化)。
对具身数据集、机器人仿真、真实机器人闭环采集有经验。
计算机视觉、多模态大模型等相关领域的硕士或博士
扎实的深度学习开发基础能力:精通Python编程语言,熟悉Pytorch、Jax等深度学习开发框架,了解分布式训练(DDP/FSDP/DeepSpeed/Megatron 等)与常用训练加速手段
一定的VLM / VLA / 世界模型实践经验(满足其一即可,越多越好):
VLM:具备VLM Pretrain、 SFT、后训练(PPO、DPO、GRPO等)相关经验;熟悉 Transformer 系列结构(attention、KV cache、MoE、LoRA/Adapter 等),理解训练稳定性与 scaling 规律。
VLA:熟悉主流的VLA模型架构,如:OpenVLA、PI、GROOT等,有真机开发经验者优先
世界模型:具备latent dynamics、predictive coding、video/trajectory prediction、planning with world model相关开发经验
【加分项】
具备机器人真机开发经验者优先
有智驾/机器人背景加分:多传感器融合、轨迹预测/规划、仿真、控制、真实数据闭环等任一经验。
有公开发表/开源贡献(论文、代码、榜单、竞赛、复现报告)。
熟悉从数据到训练再到部署的完整链路(数据清洗、采样、评测基准、推理优化)。
对具身数据集、机器人仿真、真实机器人闭环采集有经验。
* 职位描述:
岗位职责
【你将负责】
定义与迭代模型结构:围绕 VLM / VLA / 世界模型,设计可训练、可部署的模型架构(backbone、cross-attn、action head、memory/latent dynamics 等)。
端到端训练与实验闭环:数据配方、损失设计、训练策略(SFT/IL/BC、RL、diffusion/flow、multi-task、多模态对齐等),搭建对比实验、做消融、总结结论。
效果提升与落地验证:把结构/训练的改动落到评测与真实任务上,持续推动核心指标提升(成功率、泛化、鲁棒性、稳定性、延迟/算力)。
工程协作(偏算法侧):与数据/仿真/机器人系统团队协作,完善训练数据与评测体系,保证实验可复现与迭代效率。







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