主分类：机器人与自动驾驶算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"responsibilities": "具身算法开发工程师\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：研发类\n工作地点：北京市\n所属部门：探索研究院\n发布时间：2026-03-13\n\n岗位职责\n1.面向具身智能任务（如机器人操作、导航、任务规划、空间理解等），构建和迭代具身智能基础大模型架构，包括但不限于VLA、VLN、World Model等；\n2.深度参与具身基础大模型的大规模预训练、指令微调、偏好对齐、模型优化等关键工作，具备超大规模GPU集群预训练和后训练经验者优先；\n3.深度参与具身基础大模型预训练和后训练阶段的数据建设与治理工作，包括但不限于具身智能数据金字塔的构建、具身数据有效性验证等；\n4.大力推动具身基础大模型在机器人真实场景的落地应用，实现模型与机器人本体的协同优化，在核心应用场景中达到行业领先水准；\n5.积极探索具身智能领域前沿技术（如快慢双系统、具身世界模型等）并推进相关研究，持续保持技术领先优势，提升具身智能技术的行业影响力。\n\n任职要求\n1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、电子工程、机器人等相关专业；\n2.具备LLM或VLM的预训练、后训练研发及迭代经验者优先；\n3.熟悉VLM领域的关键算法和模型架构，熟悉LLaVA/Qwen-VL/InternVL等基础VLM模型的架构设计和相关算法；\n4.具备视觉模型算法研发经验者优先，包括但不限于ViT/DINO/Diffusion/VAE等模型架构；\n5.具有一作顶会/顶刊论文发表经验者优先，包括但不限于CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS/ICLR/ACL/EMNLP/CoRL/ICRA/RSS/IROS等；\n6.具有具身模型研究和迭代经验者优先，包括但不限于OpenVLA/π0/π0.5/GR00T N1等；\n7.精通 Python/C++，熟悉 PyTorch深度学习框架，具备 Linux 环境下的开发、调试及性能优化经验，具有 GPU 加速编程（如 CUDA）经验者优先；\n8.拥有真实机器人项目研发经验（如模型部署、算法集成、场景落地等）者优先。\n符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"requirements_text": "具身算法开发工程师\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：研发类\n工作地点：北京市\n所属部门：探索研究院\n发布时间：2026-03-13\n\n岗位职责\n1.面向具身智能任务（如机器人操作、导航、任务规划、空间理解等），构建和迭代具身智能基础大模型架构，包括但不限于VLA、VLN、World Model等；\n2.深度参与具身基础大模型的大规模预训练、指令微调、偏好对齐、模型优化等关键工作，具备超大规模GPU集群预训练和后训练经验者优先；\n3.深度参与具身基础大模型预训练和后训练阶段的数据建设与治理工作，包括但不限于具身智能数据金字塔的构建、具身数据有效性验证等；\n4.大力推动具身基础大模型在机器人真实场景的落地应用，实现模型与机器人本体的协同优化，在核心应用场景中达到行业领先水准；\n5.积极探索具身智能领域前沿技术（如快慢双系统、具身世界模型等）并推进相关研究，持续保持技术领先优势，提升具身智能技术的行业影响力。\n\n任职要求\n1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、电子工程、机器人等相关专业；\n2.具备LLM或VLM的预训练、后训练研发及迭代经验者优先；\n3.熟悉VLM领域的关键算法和模型架构，熟悉LLaVA/Qwen-VL/InternVL等基础VLM模型的架构设计和相关算法；\n4.具备视觉模型算法研发经验者优先，包括但不限于ViT/DINO/Diffusion/VAE等模型架构；\n5.具有一作顶会/顶刊论文发表经验者优先，包括但不限于CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS/ICLR/ACL/EMNLP/CoRL/ICRA/RSS/IROS等；\n6.具有具身模型研究和迭代经验者优先，包括但不限于OpenVLA/π0/π0.5/GR00T N1等；\n7.精通 Python/C++，熟悉 PyTorch深度学习框架，具备 Linux 环境下的开发、调试及性能优化经验，具有 GPU 加速编程（如 CUDA）经验者优先；\n8.拥有真实机器人项目研发经验（如模型部署、算法集成、场景落地等）者优先。\n符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"大语言模型"
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