{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "VLA/世界模型算法专家（机器人 头部玩家）",
        "job_level": "专家",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "苏州··",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "AI模型算法工程师"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "某大型人工智能公司",
        "company_industry": "人工智能",
        "company_size": "100-499人",
        "company_website": "未披露",
        "company_description": "未披露"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 70000,
            "max": 100000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": "定期体检 | 股票期权 | 带薪年假 | 保底工资 | 绩效奖金 | 加班补助 | 年终奖 | 五险一金"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "博士",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "职位描述\n1.负责具身模型的训练和评估,与团队共同进行下一代具身模型的前沿探索与预研。\n2.解决当前具身模型闭环(数据釆集、数据标注、模仿学习、强化学习)中的算法和技术问题;\n3.负责构建多维度真机评测系统,实现模型性能的量化评估与迭代闭环;\n4.跟踪多模态大模型、具身大模型等方向的最新研究进展,推动技术创新和落地。",
        "requirements_text": "1.硕士及以上学历,计算机、自动化等相关专业,博士优先;\n2.在VLA / VLM / RL至少一个方向有合格的研究经历或者丰富的实践经验;\n3.有扎实的数理基础,有持续学习的心态;\n4.具备出色的编程能力,熟悉 C++ 和 Python,熟练掌握 PyTorch 深度学习框架。\n加分项:\n1.有完整参与过机器人项目全流程者优先;\n2.具有多机多卡大模型训练经验,熟悉 Megatron-LM、DeepSpeed 等训练框架者优先;\n3.获得过顶级机器人竞赛国家级及以上奖项者优先;\n4.在ICRA、IROS、NeurIPS、CVPR等顶会或顶刊发表相关论文者优先。\"\n认证资质\n人力资源服务许可证",
        "skills": [AI生成
            "多模态AI应用",
            "模型/Agent评测体系",
            "模型训练与算法优化",
            "编程与代码实现",
            "训练数据/标注/合成",
            "金融行业知识",
            "项目推动与执行闭环"
        ],
        "preferred_qualifications": "1.硕士及以上学历,计算机、自动化等相关专业,博士优先;\n加分项:\n1.有完整参与过机器人项目全流程者优先;\n2.具有多机多卡大模型训练经验,熟悉 Megatron-LM、DeepSpeed 等训练框架者优先;\n3.获得过顶级机器人竞赛国家级及以上奖项者优先;\n4.在ICRA、IROS、NeurIPS、CVPR等顶会或顶刊发表相关论文者优先。\"",
        "job_highlights": "经验不限 | 博士"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "庞先生",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/195f6c5dab12a70c0nN73N-9ElVT.html"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "195f6c5dab12a70c0nN73N-9ElVT",
        "post_date": "",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260915",
        "job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/195f6c5dab12a70c0nN73N-9ElVT.html"
    },
    "fulltext": "职位描述\n1.负责具身模型的训练和评估，与团队共同进行下一代具身模型的前沿探索与预研。\n2.解决当前具⾝模型闭环（数据⾤集、数据标注、模仿学习、强化学习）中的算法和技术问题；\n3.负责构建多维度真机评测系统，实现模型性能的量化评估与迭代闭环；\n4.跟踪多模态⼤模型、具身大模型等⽅向的最新研究进展，推动技术创新和落地。\n职位要求\n1.硕士及以上学历，计算机、自动化等相关专业，博士优先；\n2.在VLA / VLM / RL至少一个方向有合格的研究经历或者丰富的实践经验；\n3.有扎实的数理基础，有持续学习的心态；\n4.具备出色的编程能力，熟悉 C++ 和 Python，熟练掌握 PyTorch 深度学习框架。\n加分项：\n1.有完整参与过机器人项目全流程者优先；\n2.具有多机多卡大模型训练经验，熟悉 Megatron-LM、DeepSpeed 等训练框架者优先；\n3.获得过顶级机器人竞赛国家级及以上奖项者优先；\n4.在ICRA、IROS、NeurIPS、CVPR等顶会或顶刊发表相关论文者优先。\"\n认证资质\n人力资源服务许可证"
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