雇員點評標簽
職位描述
多模態(tài)算法強化學(xué)習?大模型算法GPTVLAVLM自然語言處理機器視覺TensorFlowC++具身智能人工智能機器人
工作職責：
一、模型研發(fā)與優(yōu)化：
1、負責視覺語言行動模型（VLA）和視覺語言模型（VLM）的研發(fā)，結(jié)合視覺、語言和動作模態(tài)，實現(xiàn)從多模態(tài)輸入到機器人或自動駕駛系統(tǒng)的動作輸出。
2、設(shè)計和優(yōu)化模型架構(gòu)，完成模型的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練以及真機部署工作，確保模型的高效性和準確性。
二、技術(shù)研究與創(chuàng)新：
1、跟蹤 VLA/VLM 領(lǐng)域的最新技術(shù)動態(tài)，如流匹配、動作分塊架構(gòu)等，探索新的模型架構(gòu)和算法優(yōu)化方法。
2、深入調(diào)研具身智能領(lǐng)域相關(guān)的前沿技術(shù)，探尋將最新技術(shù)應(yīng)用到具身智能領(lǐng)域的可能性。
三、數(shù)據(jù)處理與預(yù)訓(xùn)練：
1、參與大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集的收集、處理和標注，為大模型預(yù)訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
2、設(shè)計具身智能領(lǐng)域多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集、清洗與增強策略，建立高效數(shù)據(jù)管道。
四、系統(tǒng)集成與部署：
1、協(xié)同工程團隊推動算法在真實機器人平臺或自動駕駛系統(tǒng)中的工程化部署。
2、開發(fā)面向機器人任務(wù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動訓(xùn)練框架，提升模型在物理場景中的泛化性與魯棒性。
五、團隊協(xié)作與支持：
1、與團隊成員緊密合作，包括工程師、科學(xué)家等，共同解決項目中遇到的技術(shù)難題。
2、參與相關(guān)技術(shù)的學(xué)術(shù)研究和論文發(fā)表，推動團隊技術(shù)能力的提升。
崗位要求：
1、計算機科學(xué)、人工智能、自動化、機器人技術(shù)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2、精通 Python，熟悉 PyTorch、DeepSpeed 等深度學(xué)習框架。
3、熟悉 VLA/VLM 架構(gòu)，具備多模態(tài)大模型（Transformer-based）訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
4、深入理解 Transformer、Diffusion Model 等架構(gòu)，具備大模型訓(xùn)練/微調(diào)實戰(zhàn)經(jīng)驗。
5、具備 3 年以上 AI 算法研發(fā)經(jīng)驗，有實際項目經(jīng)驗。
6、有多機、多卡的大模型訓(xùn)練經(jīng)驗。
7、熟悉主流自動駕駛數(shù)據(jù)集（如 nuScenes/Waymo）或機器人仿真平臺（如 Isaac Sim、Gazebo）者優(yōu)先。
一、模型研發(fā)與優(yōu)化：
1、負責視覺語言行動模型（VLA）和視覺語言模型（VLM）的研發(fā)，結(jié)合視覺、語言和動作模態(tài)，實現(xiàn)從多模態(tài)輸入到機器人或自動駕駛系統(tǒng)的動作輸出。
2、設(shè)計和優(yōu)化模型架構(gòu)，完成模型的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練以及真機部署工作，確保模型的高效性和準確性。
二、技術(shù)研究與創(chuàng)新：
1、跟蹤 VLA/VLM 領(lǐng)域的最新技術(shù)動態(tài)，如流匹配、動作分塊架構(gòu)等，探索新的模型架構(gòu)和算法優(yōu)化方法。
2、深入調(diào)研具身智能領(lǐng)域相關(guān)的前沿技術(shù)，探尋將最新技術(shù)應(yīng)用到具身智能領(lǐng)域的可能性。
三、數(shù)據(jù)處理與預(yù)訓(xùn)練：
1、參與大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集的收集、處理和標注，為大模型預(yù)訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
2、設(shè)計具身智能領(lǐng)域多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集、清洗與增強策略，建立高效數(shù)據(jù)管道。
四、系統(tǒng)集成與部署：
1、協(xié)同工程團隊推動算法在真實機器人平臺或自動駕駛系統(tǒng)中的工程化部署。
2、開發(fā)面向機器人任務(wù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動訓(xùn)練框架，提升模型在物理場景中的泛化性與魯棒性。
五、團隊協(xié)作與支持：
1、與團隊成員緊密合作，包括工程師、科學(xué)家等，共同解決項目中遇到的技術(shù)難題。
2、參與相關(guān)技術(shù)的學(xué)術(shù)研究和論文發(fā)表，推動團隊技術(shù)能力的提升。
崗位要求：
1、計算機科學(xué)、人工智能、自動化、機器人技術(shù)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2、精通 Python，熟悉 PyTorch、DeepSpeed 等深度學(xué)習框架。
3、熟悉 VLA/VLM 架構(gòu)，具備多模態(tài)大模型（Transformer-based）訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
4、深入理解 Transformer、Diffusion Model 等架構(gòu)，具備大模型訓(xùn)練/微調(diào)實戰(zhàn)經(jīng)驗。
5、具備 3 年以上 AI 算法研發(fā)經(jīng)驗，有實際項目經(jīng)驗。
6、有多機、多卡的大模型訓(xùn)練經(jīng)驗。
7、熟悉主流自動駕駛數(shù)據(jù)集（如 nuScenes/Waymo）或機器人仿真平臺（如 Isaac Sim、Gazebo）者優(yōu)先。
工作地點
天津西青區(qū)新智感知科技產(chǎn)業(yè)園
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北京博數(shù)智源人工智能科技有限公司
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新奧集團以“創(chuàng)建現(xiàn)代能源體系，提高人民生活品質(zhì)”為使命，形成了貫穿下游分銷、中游貿(mào)易儲運和上游生產(chǎn)開采的清潔能源產(chǎn)業(yè)鏈和覆蓋健康、文化、旅游、置業(yè)等領(lǐng)域的幸福生活產(chǎn)品鏈。擁抱數(shù)字時代，新奧集團依托互聯(lián)網(wǎng)+人工智能技術(shù)，正在著力打造泛能網(wǎng)絡(luò)平臺引領(lǐng)數(shù)字能源發(fā)展、著力打造“來康”家庭健康管理服務(wù)平臺構(gòu)建中國式品質(zhì)生活方式。Company ProfileENN Group has built a clean energy value chain across distribution in the downstream, storage and transportation in the midstream and production and exploration in the upstream as well as a happy-life offerings chain spanning health, culture, tourism and estate, with a commitment to the mission of‘Creating the Modern Energy System, Improving the Quality of People’s Lives’. Embracing the digital age, ENN Group is working hard to create the‘Ubiquitous Energy Network’ platform to lead digital energy development and the‘Laikang’ family health management services platform to reinvent the Chinese way of quality lifestyles, with the backing of the Internet+ artificial intelligence technologies.新奧集團業(yè)務(wù)覆蓋中國27個省、市、自治區(qū)的209座城市及東南亞、南亞、非洲、北美洲、大洋洲等地區(qū)。在全球有雇員近5萬名，年經(jīng)營收入1611億元人民幣，旗下有新奧能源（02688.HK）、新奧股份（600803.SH）、新智認知（603869.SH）、西藏旅游（600749.SH）四家上市公司。ENN Group’s business covers in 209 cities in 27 provinces, municipalities and autonomous regions in China as well as in Southeast Asia,South Asia, Africa, North America, Oceania, etc. It has a global workforce of nearly 50,000 employees, annual operating revenue in excess of 161.1 billion RMB and four publicly traded companies, including ENN Energy(02688.HK), ENN Ecological(600803.SH), ENC Data(603869.SH) and Tibet Tourism(600749.SH).
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