公司技术研发方向 - 公司正积极招聘多模态强化学习算法人才，负责前沿算法的研究、设计与实现，以解决实际应用中的复杂问题 [6] - 公司致力于多模态大模型的训练、微调和优化工作，旨在提升模型在不同任务上的性能表现 [6] - 公司专注于多模态数据的收集、处理、清洗与分析，以构建高质量的训练数据集 [6] - 公司探索具身智能领域的前沿多模态大模型算法，并构建该领域的模型基座，优化实现包括数据整理、预训练、后训练、指令微调、人类反馈强化学习、思维链等一系列算法能力 [15] - 公司推进多模态大模型在具身领域的应用落地，目标是构建通用机器人大脑和具身智能体 [16] 公司核心技术能力要求 - 要求深入理解强化学习基本原理，并熟悉PPO、GRPO、DAPO等主流强化学习算法 [6] - 要求深入理解多模态学习原理，熟悉多模态融合、跨模态对齐等技术 [6] - 要求深入理解大语言模型/大视觉模型的架构和训练原理，熟悉Transformer结构，了解预训练、微调、提示工程等技术 [6] - 要求具备扎实的计算机视觉或自然语言处理基础，了解ViT、DINO、LLaMA等主流模型，并拥有相关项目经验 [6] - 要求熟悉多模态领域算法，熟悉LLaVA、Qwen-VL等基础视觉语言模型 [19] - 要求熟悉自然语言处理领域算法，熟悉BERT、GPT、LLaMA等架构 [19] - 要求熟悉计算机视觉算法，包括但不限于ViT、DINO、SAM、GAN、Diffusion等架构 [19] 公司人才招聘偏好 - 优先考虑在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、ECCV等顶级学术会议或期刊发表过相关论文的候选人 [6] - 优先考虑有开源项目贡献经验或在GitHub上有活跃个人项目的候选人 [6] - 优先考虑在CVPR、ICCV、NeurIPS、CoRL等顶级会议上发表过论文的候选人 [12] - 优先考虑拥有相关数据集构建、基准搭建、真机系统优化部署和开源项目贡献经历的候选人 [12] - 优先考虑以一作身份在ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV等顶会/顶刊发表论文的候选人 [19] - 优先考虑有实际机器人项目经验的候选人 [19] 公司具体岗位职责 - 具身智能大模型算法岗位需参与前沿算法研究，支撑数据生成、模型训练优化、评测迭代等工作 [7] - 具身智能大模型算法岗位需跟踪最新研究进展，维护算法框架，并开发、集成和优化具身智能系统 [7] - 具身智能大模型算法岗位需协同工程团队推动真机部署和开源开放项目，加速算法落地应用 [7] - 多模态数据岗位负责多模态数据的收集、清洗、标注和格式化，涉及空间理解、通用感知、视觉定位、具身推理等类型 [14] - 多模态数据岗位需为模型训练设计数据格式标准，构建高效的数据处理流程并进行规模化生产 [14] - 多模态数据岗位需构建多模态感知评测体系和流程，以支持全面、准确、高效的模型评测 [14] - 多模态数据岗位需研究前沿多模态模型、大语言模型及特定领域模型，以理解模型能力边界 [14] 公司对候选人的工程与技能要求 - 要求熟练掌握Python、PyTorch等编程语言和深度学习框架，并具备较强的工程实现能力 [12] - 要求具备较好的英文科技文献阅读及算法复现能力 [12] - 要求熟悉多模态数据的清洗、标注、加载流程，并了解数据优化技术 [14] - 要求有使用大语言模型/多模态模型的经验，理解其能力边界和适用场景 [14] - 要求能够设计和优化提示词，以提升生成数据的质量和效率 [14] - 要求熟悉Pandas、NumPy等数据处理工具，并能完成完整的数据处理流程 [14] - 要求熟悉Python编程，了解Linux环境和常见开发工具 [14] - 要求候选人拥有计算机、人工智能、机器人、计算机视觉或多模态大模型等相关领域的硕士及以上学历 [12][19]