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About A1 There are over 5 billion users using basic applications today such email, notes, tasks that are not AI-native. Our mission is to build a proactive smart assistant for everyday users to bring intelligence to
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【27届校招】机器学习引擎工程师 北京 正式 技术类 2027届秋季校园招聘项目 职位描述 1、方向一：训练框架工程师①研发支持公司大规模分布式训练的自研框架，深度优化训练性能，提升模型迭代效率与资源利用率；②攻克同时支持百亿级稀疏参数与数十亿级稠密参数的高效并行训练难题；③构建通用底座，无缝适配 TensorFlow / PyTorch 等多种开源框架，兼顾性能与易用性；④支持复杂多阶段训练流程与强化学习（RL）训练范式；⑤适配多云、多芯片（GPU/国产芯片）的复杂算力环境；⑥联合算法团队持续跟进大模型在搜推广场景的落地。2、方向二：推理引擎工程师①负责高性能、低延迟的GPU/CPU异构在线推理引擎研发，支撑公司各业务线每日数百亿级 PV 请求；②基于Triton Inference Server等技术方案迭代在线推理服务，保障高并发、低延迟（核心场景 P99 10ms）；③深入推理计算图优化、算子融合、量化编译、内存复用等技术，极致压榨推理吞吐、降低显存占用；④保障服务稳定性与可靠性（99.99%+ 可用性），完善可观测性，支撑模型灰度发布、A/B 测试与分钟级部署；⑤面向GPU/NPU等多硬件架构做适配与性能调优；⑥跟进大模型推理框架（如 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 等）技术演进，落地到真实业务场景中。 职位要求 1、具备扎实的编程基础，熟练掌握C++或Python编程语言；2、接触过至少一种深度学习框架（TensorFlow/PyTorch等）；3、具备独立解决问题的能力，良好的团队合作精神；4、2027届毕业生，硕士及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先。5、加分项：①有深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）开发经验者优先；②熟悉开源推理框架（Triton Server/SGLang/vLLM等）的原理与二次开发经验者优先；③熟悉GPU编程、高性能网络编程、AI编译器（TVM/MLIR/XLA等）者优先；④熟悉机器学习/深度学习算法，并致力于系统架构方向者优先；⑤在顶级会议（OSDI/SOSP/NSDI/MLSys/RecSys/ICML/NeurIPS etc.）上有发表论文者优先；⑥有开源项目贡献代码者优先。 投递...
【27届校招】智能座舱算法工程师（仿真，北京） 北京 正式 研发 - 算法 职位描述 参与智能座舱仿真评测平台的核心算法研发工作，围绕评测 - 仿真 - 智能体三大方向，推动座舱交互体验的自动化评测与持续优化。具体工作内容包括但不限于：1、评测体系构建- 设计并构建智能座舱场景下的评测 Benchmark，覆盖多轮对话、多模态交互、任务完成度等维度- 研发评测 Reward Model，建立可量化、可迭代的自动化评分体系2、智能体（Agent）研发- 构建评测 Agent，实现对座舱对话系统的自动化、规模化测试- 设计用户行为仿真 Agent，模拟真实用户在座舱场景中的交互行为与意图模式3、仿真环境搭建- 参与座舱环境仿真系统的研发，构建可复现、可配置的虚拟测试环境- 参与感知仿真模块开发，模拟语音、视觉、手势等多模态输入信号 职位要求 1、扎实的编程能力，熟练掌握 Python，熟悉常用深度学习框架（PyTorch 等）；2、了解大语言模型（LLM）的基本原理与应用，有 Prompt Engineering 或模型微调经验；3、具备以下至少一个方向的实际项目或研究经验：-大模型应用 / Agent 构建-强化学习（RLHF、PPO、Reward Modeling 等）-对话系统 / NLP-数据处理与分析-良好的自驱力与沟通能力，能独立推进研究课题【加分项】1、在
Omni模型算法实习生 北京、深圳 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 前沿多模态模型辅助研发：参与通用人形机器人 Omni 多模态大模型研发，协助开展文本、视觉、语音、动作等多模态统一表征、理解、推理相关实验验证，跟进前沿多模态算法复现与效果对比。2. 算法实验与架构迭代支撑：协助研究员完成跨模态对齐、时序建模、流式交互、多模态生成等核心模块实验，参与模型小规模调参、消融实验、结果分析，输出标准化实验报告。3. 多模态数据与训练辅助工作：参与多模态数据集清洗、标注校验、数据配比、质量评估；协助完成预训练、微调、偏好对齐等流程脚本开发，跟进小规模训练任务，记录训练日志、定位基础训练异常。4. 机器人场景落地配套工作：配合工程师完成大模型与机器人感知、认知模块联调测试，完成交互场景功能验证、效果记录，整理场景落地问题清单。5. 端侧推理优化辅助：协助开展模型量化、蒸馏、推理测速等基础实验，整理不同硬件平台下的时延、性能数据，撰写优化对比文档。6. 前沿技术调研沉淀：跟进多模态大模型领域的学术与产业前沿进展，定期输出技术调研简报；协助整理专利、实验材料、技术文档。 职位要求 1. 计算机、人工智能、自动化、数学、电子信息等相关专业，在读硕士研究生或本科高年级学生，可保证连续实习 3 个月及以上，每周到岗不少于 4 天；2. 掌握 Transformer、LLM、VLM、多模态生成模型基础原理，了解大模型预训练、微调、对齐基础流程；3. 熟练使用 Python、PyTorch，具备基础算法代码实现、实验复现、数据分析能力；4. 具备严谨的实验习惯，擅长梳理实验数据、撰写文档，沟通协作顺畅，学习能力强；5. 能主动跟进 AI 前沿技术，乐于动手验证各类算法方案。加分项1. 有多模态大模型、VLM、视频 / 语音模型相关课程项目、竞赛、科研论文产出；2. 有开源多模态项目复现、小规模模型训练、数据集搭建实操经历；3.
【27届校招】Behavior Foundation Model 工程师 深圳、北京 正式 研发 - 算法 职位描述 1、开展机器学习和强化学习领域的科学研究，推动技术进步；2、开发更优的数据驱动人类行为建模方法；3、与研究人员及跨职能团队合作，沟通研究计划、进展与成果；4、应用前沿强化学习技术，推动生成式人工智能（GenAI）和具身智能应用落地；5、参与学术论文发表及开源项目贡献。 职位要求 1、硕士及以上学历，专业包括机器学习、人工智能、计算机科学、信息/多媒体检索、强化学习、数学等；2、具备Python、C++、Java或其他相关语言的开发经验；3、熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。【加分项】1、具备超越简单模拟器的强化学习应用经验（如实际场景部署）；2、擅长通过定量方法解决分析性问题；3、具有处理和分析多源、高复杂度、高维度数据的经验；4、有基于机器学习、强化学习或深度学习的系统开发经验；5、在学术或工业界取得显著成果的证明（如科研基金、奖学金、专利，或在NeurIPS、ICLR、AAAI、RecSys、KDD、IJCAI、CVPR、ECCV、ACL、NAACL、EACL、ICASSP等顶级会议/期刊以第一作者发表论文）；6、通过实习、工作经验、编程竞赛或开源项目展示研究能力与工程实践能力；7、具备团队协作与跨职能沟通经验；8、善于解决复杂问题，能权衡不同解决方案的优劣与视角，制定推进路径。 投递...
【27届校招】RLHF强化学习算法工程师 深圳、北京 正式 研发 - 算法 职位描述 我们致力于推动强化学习（Reinforcement Learning, RL）在人形机器人运动控制、大语言模型推理优化、和具身智能体（Embodied AI） 领域的突破性应用。现招募具备深厚RL技术背景的算法工程师，参与从算法设计、仿真训练到真实场景部署的全链路研发，探索AI与物理世界的深度融合。1、研究大语言模型RLHF阶段的广义强化算法，提升大模型的能力，探索大模型的自我进化之路；2、研究大模型驱动的智能体算法，包括但是不局限于ReACT、Voyager、WebGPT、AutoGPT；3、撰写技术报告和论文，分享研究成果，参与内外部的技术交流和合作，推动团队技术水平的提升，提高团队在行业内的影响力。 职位要求 1、具备扎实的机器学习基础和强悍的编码能力，能熟练使用 PyTorch；2、在大模型训练和强化学习至少一个方向上有经验；3、对人工智能和大模型技术有强烈的兴趣和热情，愿意不断学习和探索新技术。【加分项】1、有 ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR 等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先；2、在 ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle 等编程/AI 比赛获奖者优先；3、主导、参与过 AI 相关的有大影响力的开源/闭源项目的优先。 投递...
【27届校招】大模型算法工程师 北京 正式 研发 - 算法 职位描述 岗位简介：聚焦云端大模型算法研发，包括 VLM / VLA 大模型、世界动作模型(WAM)等，重点解决自动驾驶场景数据闭环体系及数据治理能力建设；利用语义标签、长时序描述及推理、向量化或隐空间表征等建立数据图谱，实现大规模数据分层治理。岗位职责：1、云端基座大模型研发：负责数据驱动的云端基座大模型算法研发，基于海量量产数据，研发无监督、自监督算法，持续提升大模型的场景语义理解与物理空间感知能力，进而提高云端大模型的时空感知、推理、预测、分析能力；2、空间推理产线建设：负责基于多传感器数据融合、时空信息融合的自动标注算法，构建具有精度高、场景泛化性强的时空数据生产产线，持续推动物理AI云端大模型研发；3、Scaling Law 驱动的算法研发：负责车云平台一体化大模型算法研发与优化，研发和设计基于数据驱动的感知迭代链路；构建高效的自训练感知流水线，提升数据闭环效率；4、强化学习研发：基于 PPO、DPO、GRPO、SAC 等主流强化学习算法，搭建长尾场景的后训练方案，完成奖励设计、分布式训练、模型调优，提升模型在复杂场景、恶劣天气、小众交通场景下的泛化能力与稳定性。 职位要求 1、学历基础：计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。具备扎实的深度学习与强化学习数理功底；2、大模型能力：精通 VLM / VLA 端到端自动驾驶模型原理与全链路研发，熟悉大模型跨域泛化、域自适应、微调蒸馏技术，有智驾或机器人大模型落地经验优先；3、强化学习能力：熟练掌握 PPO、DPO、GRPO 等算法，具备用强化学习解决问题的实战经验，有智驾或机器人项目量产落地经验；4、自动驾驶认知：熟悉自动驾驶感知、预测、规划、控制全链路逻辑，兼具传统模块化与端到端模型研发认知；5、工程与综合能力：熟练使用 PyTorch，掌握 Agent / Harness 等自动化工具；具备良好的逻辑攻坚、跨团队协作与项目推进能力，有技术带队经验优先。加分项1、参与过自动驾驶或机器人技术路线、算法体系标准搭建；2、深耕VLM/VLA预训练、后训练方向，有相关落地成果；3、拥有顶会论文、核心专利成果。 投递...
【27届校招】 软件工程师（自动驾驶仿真）-北京 北京 正式 研发 - 算法 职位描述 岗位职责研发和优化小鹏汽车核心自动驾驶仿真模拟器平台，为算法研发、模型训练、评测验证提供高效迭代的平台能力和工程支撑；面向下一代基于人工智能的全套自动驾驶系统，建设模拟器训练与评测支撑平台，支撑模型迭代和系统验证；负责仿真引擎功能开发，搭建和维护大模型推理链路，提升仿真链路的稳定性、吞吐效率和易用性；基于 Python / C++ 开发仿真平台工具链、自动化流程、数据处理与分析工具，提升研发效率和问题定位效率；探索并落地 Agent 在自动驾驶仿真研发中的应用，包括仿真任务自动提交、结果自动分析、问题归因、报告生成和研发流程自动化等方向； 职位要求 职位要求：计算机、软件工程、自动化、电子工程等相关专业，本科及以上学历，硕士优先；熟悉 Linux 系统，具备扎实的 C++ 面向对象编程基础，理解常见工程设计模式和性能优化方法；熟悉 Python 开发，能够使用 Python 完成工具链开发、数据处理、自动化脚本、服务接口开发或算法工程辅助开发；具备一定的软件工程能力，熟悉调试、性能分析、问题定位、代码优化和工程化交付流程；了解模型推理部署与优化相关技术者优先，包括 ONNX、TensorRT、PyTorch、CUDA、GPU 推理性能优化、批处理、并发调度等；了解 Agent、LLM 应用开发、RAG、工具调用、自动化工作流等相关技术，并有实际落地经验者优先；具有自动驾驶、仿真平台、机器人、控制、规划、感知、电子工程相关背景者优先；具备较强的问题分析能力、工程落地能力和跨团队沟通协作能力。 投递...
【27届校招】大模型算法工程师（海外VLA / World Model 方向） 北京、广州 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 职位描述1、负责面向海外市场的自动驾驶生成式世界模型（Generative World Model）的研究、开发与量产落地，重点方向包括但不限于：（1）驾驶场景生成与未来预测：基于扩散模型 / 自回归等生成式架构，实现动作可控（action-conditioned）、多视角一致、长时序稳定的驾驶环境视频生成与演化预测；（2）生成式数据引擎：面向海外长尾场景进行数据合成、增广与跨地域风格迁移，系统性缓解海外数据稀缺问题。2、负责VLA（Vision-Language-Action）大模型在海外场景的研究、开发与量产落地，重点方向包括但不限于：（1）海外场景理解与推理能力：构建面向海外交通体系的多模态理解与推理能力，覆盖本地化交通标志/标线/信号灯体系与交规语义理解，提升 VLA 模型在海外场景下的决策能力；（2）分析各国道路结构、交通规则与驾驶习惯差异，设计跨地域泛化的训练策略与评测体系，支撑海外量产项目交付；3、构建海外数据闭环：与数据、仿真、量产工程团队协作，完成数据集构建与分析、清洗与标注、模型评估与持续迭代，并满足海外数据合规要求。 职位要求 职位要求 1、计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业硕士 / 博士学历。2、具备扎实的深度学习与生成式模型基础：熟悉 Diffusion / Flow Matching / 自回归视频生成 / VAE 及视觉 tokenizer 等主流生成式架构，掌握大模型训练范式（预训练、SFT、RLHF
【2027 届校招】数据算法工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1. 数据质检/清洗链路研发：负责多模态（视觉、触觉、语言、Action）数据的清洗算法研发，包括异常数据剔除、低质量数据拦截，隐私脱敏、时空对齐等。2. 预标注模型研发：研发具身领域的预标注大模型，解决具身领域细粒度标注难题，提升数据生产效率。3. 数据去重与挖掘：实现基于视觉+动作+语义的高效去重算法；开发核心场景的数据挖掘脚本，从海量原始数据中筛选出高价值、高复杂度的样本。4. 多样性分析与可视化：构建数据分布的统计与可视化工具，量化分析数据的多样性指标，为数据采集策略提供依据。 职位要求 1. 专业背景：本科及以上学历，计算机或相关专业，具备良好的数学基础和逻辑思维能力。2. 代码能力：熟练掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；同时熟练掌握vibe coding工具，有很强的算法设计思维，能独立完成算法模块的开发与部署。3. 领域技能：熟悉VLM/VLA领域最新技术，有相关领域数据管线上的算法落地经验，有很强的数据问题分析能力，具有业务上的自闭环能力。4. 加分项：对机器人、具身智能充满热情，有相关论文产出，数据竞赛获奖经历或开源数据集贡献优先。 投递...
【2027 届校招】AI Infra工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1、负责具身智能大模型千卡大规模训练系统性能优化及MFU优化。2、负责多模态大模型（VLM）在云端的高性能分布式推理系统设计、开发与全链路端到端部署。3、负责具身智能VLA模型在端侧的推理系统的研发和模型加速算法研究。 职位要求 1、熟悉GPU体系结构，熟练掌握CUDA/triton，熟练掌握C++或Python语言。2、深入了解PyTorch等深度学习框架的架构和运行原理，深入理解大模型训练多维并行架构，如Tensor并行、流水线并行、序列并行等。3、深入理解多模态模型结构，如ViT、DiT等，了解开源多模态大模型结构，如qwen-vl、llama等。4、熟悉至少一种主流开源推理引擎（如 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Nvidia Dynamo等）的底层机制与源码魔改。5、熟悉量化、剪枝、蒸馏、投机推理、步数蒸馏等前沿推理加速及模型小型化技术方案。 投递...
【2027 届校招】VLA操作算法工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1.TVLA模型前沿研发：负责具身多模态大模型的算法研发，主导触觉（Tactile）、力矩（Force/Torque）等多维连续传感数据的特征提取、Token化设计，实现力觉与视觉、语言等模态在VLA架构下的深度融合与闭环控制。2.多源数据联合训练（Co-training）探索：深入调研并主导类UMI采集数据与真实机器人端到端数据的联合训练机制，设计高效的混合训练策略。3.跨形态数据对齐（Alignment）：解决跨形态（Cross-embodiment）数据分布差异，设计并优化特征对齐或域适应（Domain Adaptation）算法，消除 UMI 演示数据与真机物理交互数据之间的 Domain Gap，实现两者的高度 Alignment，从而提升模型在真机上的泛化性与复杂操作成功率。4.移动操作（Mobile Manipulation）架构设计与研发：探索底盘移动与机械臂操作协同的端到端框架。负责设计支持 WBC（Whole-Body Control，全身控制） 的统一架构，打通高层大模型（策略输出）与底层运控层（动力学解算）的壁垒，解决高低频控制解耦与平滑过渡问题，实现高精度移动操作。 职位要求 、 专业背景：计算机、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历，具备良好的数学基础和逻辑思维能力。2、代码能力：了解机器人常用工程栈者优先，包括Python/C++、Linux、ROS/ROS2；熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；熟练掌握vibe coding工具，有快速开发迭代算法的能力；3、领域技能：在 Robot Manipulation（机器人操作）方向有深入的研究或落地经验；在算法领域和机器人领域都有扎实的基础知识；4、加分项：对机器人、具身智能充满热情，有相关论文产出，丰富的真机manipulation相关经历者优先 投递...
【2027 届校招】模型评测工程师 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1. 负责公司视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）模型的质量评测，构建评测体系与评测指标；2. 设计并搭建模型评测数据集，覆盖指令理解、视觉感知、动作生成等核心能力维度；3. 开发自动化评测工具与评测Pipeline，实现模型版本的高效回归评测；4. 分析模型Bad Case，定位模型能力短板，输出评测报告与优化建议，推动模型迭代；5. 跟踪业界VLA/大模型评测前沿方法，引入先进评测技术与基准。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器人、自动化等相关专业2027届应届生；2. 熟悉深度学习基础，了解Transformer、扩散模型等常见架构，有CV/NLP/多模态模型相关项目经验；3. 熟练使用Python，掌握PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架；4. 了解VLA、VLM、具身智能等相关概念，有相关科研或项目经验者优先；5. 有模型评测、数据集构建、Benchmark相关经验者优先；6. 具备良好的英文文献阅读能力，逻辑清晰，善于数据分析与总结。 投递...
【2027 届校招】多模态世界模型算法工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1、负责全模态世界模型的架构设计、训练方法与算法迭代，探索语言、视觉、视频、动作、触觉等模态的统一建模。2、推进世界模型在物理场景理解、未来状态预测、动作生成、交互结果模拟、机器人策略学习等方向的技术攻关。3、面向从双臂系统、轮式人形到全尺寸人形机器人等多种机器人形态，并进一步探索灵巧手等高自由度系统，构建统一的动作表示与数据体系。4、参与机器人多模态数据的采集、清洗、训练、评测与闭环迭代，推动模型在真实机器人任务中的验证与落地。5、持续跟踪多模态大模型、视频生成、具身智能、world model、robot learning 等前沿方向，形成技术预研、论文和核心技术壁垒 职位要求 1、计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历，博士优先。2、具备扎实的深度学习和大模型基础，熟练掌握 Python / PyTorch，具备较强的论文复现、模型训练和工程实现能力。3、熟悉多模态大模型、视频生成、世界模型、VLA、模仿学习、强化学习、机器人学习中的一个或多个方向。4、理解真实机器人系统中的感知、动作、时序决策和跨场景泛化问题，有机器人相关经验优先。5、具备优秀的英文文献阅读能力、技术判断力和自驱力，愿意参与高不确定性、高挑战度的前沿技术探索。 投递...
【2027 届校招】导航算法工程师 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 负责轮式/人形机器人自主导航算法研发与商业化落地，覆盖SLAM定位建图、运动规划避障、VLN视觉语言导航三大核心方向，候选人精通任意一个方向即可，对应负责模块研发迭代，搭建稳定、可量产的具身智能导航系统。1. SLAM定位建图方向：负责激光、相机、IMU、轮速计多传感器融合，研发机器人定位与建图算法，优化动态复杂场景下的定位精度与鲁棒性，适配真机落地场景。2. 导航规划方向：负责机器人全局路径规划、局部动态避障、轨迹优化与底盘运动学适配，解决狭窄通行、动态障碍规避、场景脱困等实际落地问题，保障导航稳定平顺。3. VLN视觉语言导航方向：负责多模态导航能力搭建，实现自然语言指令理解、视觉语义对齐与智能决策，打造可交互、可执行任务的智能导航能力。工程落地迭代：基于ROS/ROS2完成算法调试、优化与端侧部署，持续解决场景长尾问题，沉淀可复用、可量产的导航算法方案，支撑业务商业化交付。技术跟进优化：跟踪语义SLAM、长效建图、AI规划、多模态导航等前沿技术，结合业务场景完成技术迭代与系统升级。 职位要求 SLAM方向：熟悉SLAM技术底层原理（特征提取与跟踪、IMU预积分、回环检测、位姿图优化、重定位等）及主流框架（VINS-Fusion，ORB-SLAM，FAST-LIO，FAST-LIVO等）。规划方向：深入理解路径规划、局部规划、轨迹优化与运动学/动力学建模，熟悉搜索、采样、优化、约束处理等常见技术路线。熟悉ROS/ROS2生态，对Nav/Nav2的底层源码有深入阅读和修改经验，能独立编写核心Plugin。VLN方向：精通深度学习框架（PyTorch），熟练掌握Transformer架构、视觉基础大模型（ViT）及大语言模型（LLM/VLM）的微调与应用。熟悉R2R、RxR、VLN-CE、目标导航、语义导航、开放词表导航等方向的benchmark、常用指标和研究范式。 投递...
【27届】VLA/WAM触觉操作算法工程师 深圳、北京 研发 - 算法 27届校园招聘 职位描述 【核心任务】负责基于视觉、触觉与机器人本体感知数据开展操作算法研究和训练实验，评估触觉信息能否提升机器人在精细操作、接触丰富任务中的成功率、鲁棒性与泛化能力，并降低策略对高精度视觉和大量真机数据的依赖。【具体职责】1. 开展触觉表征学习、接触状态估计、滑移检测、力控制、抓取稳定性预测及操作策略训练等相关实验。 2. 比较不同传感器配置、数据规模、数据比例和训练方法下的效果，分析成功率、接触稳定性、操作精度、收敛速度和泛化能力。3. 配合模型与硬件团队整理可用于训练的视觉数据、触觉数据、力/力矩数据、本体感知数据、遥操作数据和真机操作数据。 4. 设计并执行视觉—触觉融合、纯视觉、纯触觉等对照实验，研究不同感知模态和融合方式对机器人操作表现的影响。 5. 维护训练配置、实验日志、模型 checkpoint、评估结果、数据版本和 ablation 表格，保证实验可复现。 6. 协助建立触觉操作 benchmark 和真机评估体系，覆盖抓取、插拔、旋拧、滑动、开合、工具使用等接触丰富任务。 7. 输出阶段性实验报告，分析触觉信息在感知、控制和策略学习中的价值，为传感器选型及算法路线提供依据。 职位要求 【必须要求】1. 熟悉 PyTorch 或其他深度学习框架，能够独立运行、调试和评估模型训练代码。 2. 具备机器人学习、模仿学习、强化学习、机器人控制、多模态学习或计算机视觉中的至少一项基础经验。 3. 对机器人触觉感知或接触操作有基本理解，了解力、力矩、接触、摩擦、滑移、形变等基本概念。 4. 能够设计基本的 ablation