PUBLIC ROLE INFORMATION
【27届】VLA算法工程师 - 闭环进化
Key conditions
- Locations
- 北京, 深圳
- Employment
- 未确认
Not disclosed: Team, Track, Salary, Employer application deadline
Sources and available information
Reported open · Last observed 2026-10-18
- Topics
- Unknown
- Company
- 自变量 · Source supported · Coverage unknown
- Work mode
- Unknown
- Source type
- 官方岗位页 · Source supported · Coverage unknown
- Company type
- 创业公司 · Tentative · Coverage unknown
- Hiring track
- Unknown
- Remote scope
- Unknown
- Role
- 算法 · Source supported
- Business / team
- Unknown
- Location
- 北京、深圳 · Source supported
- Employment
- Unknown
- Role AI context
- 直接研发/交付AI · Source supported
- Company AI context
- Unknown
- Recruitment status
- 来源显示在招 · Source supported
Unknown information is retained as such and updated when new source information is available.
- View source ↗ · 2026-10-18
Application path and records
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Role description from source
1、负责探索具身模型架构、训练方法，打造新一代 VLA/WM模型；
2、探索自动化高质量的数采方法，探索有效的接管数采方式，以及接管数据的价值，探索离线和在线强化学习方法；
3、跟踪最新的模型训练和优化技术，复现验证其有效价值，并将其适配到代码框架。
4、参与构造具身模型评测体系，设计评测任务，搭建VLA 模型自动化评测流程；
5、参与VLA 模型相关学术 benchmark 和国内外知名公开榜单的评测，迭代优化模型效果；
职位要求
1、毕业时间介于2026年9月至2027年8月的国内外高校的本科生、硕士生、博士生，计算机科学、机器人控制、人工智能、VLA算等相关专业优先；
2. 掌握常见VLA模型（例如PI系列、OpenVLA、diffusion policy等）原理；
3、熟悉机器人运动控制，有VLA模型训练优化和实际上机部署执行经验；
4、熟练掌握主流深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow，具备优秀的系统级编程能力；有LLM、Diffusion、Flow、MoE、VLA等大模型架构的分布式训练经验；
5、精通至少一种分布式训练框架，如Megatron-LM、DeepSpeed、FSDP等；
6、具备良好的逻辑思维、沟通协作能力和学习能力，能够独立解决复杂问题；
7、ACM等程序设计比赛、自然语言处理/多模态相关顶级会议论文或比赛获奖经历者优先考虑；
8、具有技术热情及技术信仰，较强的学习能力和抗压能力。
ABOUT THE COMPANY / TEAM
自变量
Stage unknown