[浙江]八维通科技有限公司

职位：具身智能算法工程师
发布时间：2026-09-18
工作地点：其它
信息来源：浙江大学
职位类型：全职
专业标签：自动化 计算机
职位描述
八维通科技有限公司

招聘信息

具身智能算法工程师

2026-09-18 15:13:26

职位描述

一、岗位职责
1. VLA 模型研发与策略优化
负责视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action, VLA）的训练、微调与评估，围绕机器人操作、移动、交互等任务，提升模型的指令理解、视觉感知、动作生成与任务泛化能力。

跟踪并复现具身智能与 VLA 方向的主流模型和方法，包括但不限于 OpenVLA、 0 / Pi-0.5、RT-1 / RT-2、Octo、Diffusion Policy、ACT 等相关架构或方法，并结合具体机器人任务进行适配与改进。

参与 VLA 模型的数据构建、训练流程设计、策略评估与闭环验证，支持从离线数据训练到仿真测试、真机验证的完整算法迭代流程。

针对真实机器人场景中的感知噪声、动作误差、任务失败等问题，优化模型鲁棒性、动作稳定性和任务成功率。

2. 机器人数据与训练工具链建设

参与机器人多模态数据采集、清洗、标注与格式转换，构建可用于 VLA 模型训练和评估的数据集。

负责或参与 ROS2 bag、LeRobot、HDF5 等数据格式之间的转换与处理，打通机器人数据采集、训练、评估与回放流程。

根据任务需要，参与遥操作数据采集系统建设，例如手柄、空间鼠标、VR、数据手套等遥操作方式，用于支持模仿学习和策略微调。

建立 VLA 模型的评估流程，包括离线指标评估、仿真环境验证和真机任务成功率测试。

3. 仿真训练与 Sim2Real 验证

参与基于 Isaac Sim / Isaac Lab、MuJoCo、Genesis、ManiSkill 等仿真平台的机器人任务环境搭建，用于模型训练、策略测试和任务评估。

支持场景随机化、任务自动生成、多任务评估等能力建设，提高模型在不同环境下的泛化能力。

参与仿真到真机的策略迁移与验证，分析 Sim2Real 过程中的差异来源，并协助优化数据、模型和控制接口。

具备 Isaac Sim / Isaac Lab 使用经验者优先。

4. 机器人控制链路理解与算法落地

理解机器人基本控制链路，包括感知输入、状态估计、运动规划、轨迹跟踪、底层控制与执行反馈等模块。

能够与控制、硬件、系统工程师协作，将 VLA 模型输出的动作或高层决策接入机器人控制系统，实现真实机器人上的闭环执行。

了解常见机器人控制与规划方法，如轨迹规划、运动学正逆解、KDL、MoveIt 等，能够理解其作用边界并配合完成系统调试。

不要求独立负责传统感知、SLAM、导航、运动控制全栈开发，但需要具备基本理解能力，能够判断 VLA 策略与机器人控制系统之间的问题来源。

二、岗位要求
必备要求
1. 计算机、自动化、机器人、人工智能、电子信息、控制工程等相关专业背景，硕士及以上学历优先。
2. 熟悉深度学习和多模态模型基础，具备 Transformer、视觉编码器、语言模型、动作解码器等相关模型经验。
3. 具备 VLA、机器人模仿学习、机器人基础模型、多模态策略学习等相关项目经验，熟悉至少一种相关方法或框架，如 OpenVLA、RT-1 / RT-2、 0、Octo、Diffusion Policy、ACT、LeRobot 等。
4. 熟悉 PyTorch，具备模型训练、微调、评估和实验分析能力。
5. 具备机器人系统基本理解，了解 ROS / ROS2、机器人坐标系、传感器数据、控制接口、轨迹执行等基本概念。
6. 具备良好的工程实现能力，能够将算法模型接入仿真或真实机器人系统进行验证。

加分项
1. 有 Isaac Sim / Isaac Lab 使用经验，能够搭建机器人任务环境、进行强化学习训练或仿真验证。
2. 有真实机器人平台部署经验，例如机械臂、移动机器人、四足机器人、人形机器人等。
3. 熟悉 LeRobot、ROS2 bag 数据处理、遥操作数据采集、模仿学习数据集构建等流程。
4. 熟悉强化学习或 RL-VLA 相关方法，如 PPO、SAC、DQN、RFT、RLHF/RLAIF、ConRFT、RIPT、RLinf 等。
5. 熟悉机器人运动规划或控制算法，如 MoveIt、轨迹优化、运动学正逆解等。
6. 有 VLA 模型真机闭环验证经验，能够分析模型失败案例并推动数据、模型和系统迭代。
公司引才优势：
（1）公司技术大咖云集、团队人才密度远高于友商平均水平，可快速赋能技术类人才。
（2）公司具备丰富的多行业商业场景，产研成果可迅速转化、得到充分验证，可持续提升技术类人才实战能力及成就感。

职位类别:计算机软、硬件/互联网/IT

专业要求:不限

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