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职位搜索/网易/具身智能算法工程师(工程机械智能化)
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网易 (Netease)

职位信息

浙江省-杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorch强化学习TensorFlow分布式训练机器人多模态大模型工程机械LoRA
💡

核心评价

前沿AI技术驱动,聚焦工业智能化落地,技术成长空间巨大,平台优质,但需现场办公且工作节奏可能较快。

具身智能算法工程师(工程机械智能化)

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:18 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于机器人具身智能领域的算法工程师岗位
你将负责将前沿的多模态大模型(VLA)应用于工程机械的智能化,核心工作包括模型的工程化落地、训练优化以及在真实机器人场景中的部署与测试
这是一个结合了AI前沿技术与工业应用落地的高技术含量职位

✓工作职责

负责机器人多模态大模型(VLA模型)的工程化落地,包括预训练开发、模型微调、训练优化以及实际效果调优
参与基于大模型的机器决策控制工程化工作,包括训练框架搭建、数据集处理、算力部署,以及在真机上的部署与测试
优化大模型的训练效率以及资源利用率,熟练运用诸如模型并行、Flash Attention、LoRA等技术
负责云端数据处理以及分布式训练落地,优化大模型的多模态任务处理能力
跟进多模态大模型与具身智能的前沿应用进展,负责模型在机器人场景的部署与技术转化

⭐最低要求

熟练掌握大语言模型及多模态大模型的训练和优化方法,精通主流深度学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow,熟练掌握 Python 或 C++ 至少一种编程语言
具备过硬的工程能力,能够独立完成特定任务开发,重视代码质量,精通调试和代码优化
具备大规模分布式训练和高效微调(如 LoRA、低资源训练)技术落地经验,能够显著提升训练效率与工程实用性
具备云端算力管理和多模态任务优化能力,对高效工程实现和模型结果追求卓越
有机器人相关项目经验,熟悉在实际工业场景中实现机器学习算法部署
具备扎实的工程能力,能高效实现模型工程化迭代
有较强的创新意识

👍优先资格

优先考虑具备液压控制或工程机械行业实践经验者
有模仿学习或强化学习工程化实现经验者(如 ACT、DP、Model-Based RL)为佳
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