面向物流场景的VLA大模型真机强化学习研究

京东

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岗位职责

1.研究并实现基于VLA(Vision-Language-Action)大模型的真机强化学习框架,参考π0、6/RECAP等前沿方法,使机器人策略能从自主经验中持续进化,突破纯模仿学习的性能天花板。 2.设计面向物流拣选场景的RL奖励函数与优势估计方法,构建"遥操示教→自主试错→人工纠错→策略更新"的闭环训练管线,提升机器人在长时间运行中的成功率和吞吐量。 3.探索高效的VLA模型在线微调与适配策略(如LoRA/Adapter/Flow Policy Gradient),降低真机RL的计算成本和数据需求,实现少量真机交互数据下的快速策略改进。 4.在仿真环境(Isaac Sim/MuJoCo)与真实机器人平台上进行算法验证与迭代,完成从仿真到真机的Sim2Real迁移。

任职要求

1. 计算机、自动化、机器人、电子信息等相关领域的本硕博在校生。 2. 熟练使用Python和PyTorch,具备大模型训练或微调经验。 3. 熟悉动作生成范式(如流匹配、扩散策略等),具备强化学习算法研究或工程实践经验。 4. 理解策略梯度、优势函数估计等核心概念。 5. 在相关领域顶级会议(如ICRA、IROS、NeurIPS等)有论文发表或投稿经验者优先。
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