菜鸟-具身智能强化学习算法工程师-杭州

1. 策略后训练：负责 VLA / 基础操作模型的后训练全流程，在预训练/模仿学习得到的基座策略之上，通过强化学习微调（RLFT）、离线 RL、DAgger、HIL-SERL 、RECAP 等手段持续提升真实仓储任务的成功率与鲁棒性。 2. 奖励与数据闭环：设计任务奖励函数与自动成功判定，搭建 Reward Model / 偏好数据标注流程，构建"部署→失败挖掘→补采/在线交互→后训练→自动评测→再部署"的策略迭代闭环。 3. 大规模训练：在仿真并行环境与真机上开展大规模 Rollout 与 RL 训练，负责采样、经验回放、分布式训练框架的搭建与吞吐优化。 4. 评测与安全：建立后训练前后的量化 Benchmark（成功率、恢复能力、碰撞率、泛化性），管控灾难性遗忘与安全约束，保障策略上真机的稳定性。 【任职要求】 1. 计算机/自动化/机器人相关专业，扎实的 Python 工程能力。 …… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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