岗位职责：
1、负责面向具身智能（Embodied AI）的多模态大模型（视觉-语言-动作）预训练框架设计与优化，探索高效的行为表示学习与跨模态对齐方法。研究物理驱动的预训练（如结合动力学模型、物体属性编码），提升模型在机器人操作、导航等任务中的泛化能力。
2、设计具身智能专用预训练数据集（仿真+真实数据），解决数据稀缺与分布偏差问题。
3、开发数据高效学习算法（如自监督学习、课程学习），降低对标注数据的依赖。

任职要求：1、博士学历，专业方向：计算机科学（AI方向）、机器人学等相关专业。
2、精通Transformer、扩散模型等架构，熟悉大模型预训练技术（如LLM、VLM）；
熟悉具身智能相关领域（强化学习、多模态融合、Sim2Real）；
3、（加分项）有机器人仿真平台（Isaac Gym、AI2-THOR）或真实系统开发经验。
4、在AI/机器人顶会（CoRL、RSS、ICLR等）发表过一作论文；
（加分项）参与过具身智能相关项目。