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        "requirements_text": "岗位亮点：\n万亿级真实场景数据：我们的设备覆盖全球服装工厂，每天有千万级真实针送布动作数据回流，你的VLA模型不缺训练数据。\n学术与应用双驱动：支持发表RSS/CoRL/ICRA等顶会论⽂，同时算法直接部署到产线产⽣真实价值。\n硬核技术挑战：操作柔性变形材料（布料、线缆）是具⾝智能领域的“圣杯问题”之一，远非刚性码垛可⽐。\n稳定回报：上市公司平台 + 行业领先的利润分红机制，既有AI创业的前沿感，也有制造业龙头的确定性。\n岗位职责：\n负责机器人双机械臂的模仿学习控制算法设计与开发，结合VLA技术（视觉-语言-动作模型）与强化学习理论，持续优化算法性能，提升机械臂控制的精准度与灵活性。\n负责研发具身智能算法在缝制场景中的实际应用落地，与硬件团队协作完成机器人系统集成与Sim2Real部署，解决柔性材料操作过程中的技术难题。\n构建仿真-真机闭环流水线，完成数据采集→模型训练→回放→失败分析→再训练的全流程迭代，实现高效迁移。\n追踪模仿学习（ACT、Diffusion Policy）、VLA模型（RDT、Octo、OpenVLA、Pi0）、强化学习（PPO、SAC）等前沿技术，将其融入现有系统，探索创新解决方案。\n收集、整理和分析机器人在真实场景中的运行数据，通过数据分析评估算法效果，挖掘数据中的潜在价值，发现新的优化方向。\n负责技术文档撰写，包括算法设计文档、项目实施报告、测试报告等，支撑团队知识沉淀与项目迭代。\n任职要求 ：\n学历背景：\n硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器人学、自动化、控制工程等相关专业\n具备优秀的英文文献阅读能力，能够快速跟进并复现领域内最新研究成果\n技术能力（必备）：\n精通 C++/Python 编程，熟练使用 PyTorch 等深度学习框架\n熟悉 ROS操作系统，有真实机器人系统开发与调试经验\n熟悉模仿学习算法（ACT、Diffusion Policy等），有实际项目经验\n熟悉模仿学习VLA模型（RDT、Octo、OpenVLA、Pi0等）\n熟悉强化学习算法（PPO、SAC等），有机器人控制相关应用经验\n对具身智能、模仿学习、强化学习等相关领域有深入理解\n加分项：\n主持过具身智能算法项目，有基于学习算法的应用落地经验（如操作刚性/柔性材料、手眼协同等）\n有双机械臂协同控制或灵巧操作相关项目经验\n熟悉多模态大模型/VLA模型的训练、微调与应用\n在人工智能顶级国际会议/期刊发表过论文如（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR/ICML/CoRL/ICRA/RSS等）\n有自动驾驶、人形机器人或工业机器人领域的算法落地经验\n认证资质\n人力资源服务许可证",
        "skills": [AI生成
            "模型训练与算法优化",
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