仿生机器人三态大模型研发博士

到岗时间：不限 婚况要求：不限 岗位职责 1.牵头柔性仿生人形机器人 脸部微表情大模型 音频大模型 视觉大模型 三态融合技术研发，主导三大模型的架构设计、训练优化及跨模态融合算法开发，实现机器人脸部表情与音频、视觉信息的精准协同响应。 2.负责三态大模型研发项目的技术方案规划与论证，制定模型训练数据标准（如微表情动作数据、多场景音频/视觉数据），搭建数据标注与预处理体系，解决模型训练中的数据稀疏、模态异构等关键问题。 3.开展三态大模型性能优化与落地验证，针对柔性机器人脸部表情控制精度、多模态信息匹配度、实时响应速度等指标，通过模型压缩、推理加速等技术提升实用性，推动模型集成至机器人样机并完成功能测试。 4.跟踪跨模态大模型、仿生智能交互领域前沿技术（如情感计算、实时模态对齐），开展前瞻性研究，撰写技术报告、专利申请文件及学术论文，提升团队在柔性机器人多模态交互领域的技术竞争力。 5.与机械结构、电控研发团队协作，解决三态大模型与机器人脸部柔性驱动机构、感知硬件的适配问题，保障柔性仿生人形机器人整体交互功能落地；指导团队内 junior 算法工程师开展工作，搭建大模型研发技术体系。 任职要求 1.博士学历，计算机科学与技术、人工智能、模式识别与智能系统、机器学习等相关专业，具有2年及以上大模型（尤其是跨模态大模型）研发经验（含博士后经历）者优先。 2.深耕大模型与多模态融合领域，在以下方向有扎实理论基础与实战经验： - 精通脸部微表情建模技术（如基于运动单元AU的表情生成模型、柔性驱动适配的表情控制算法）； - 熟练掌握音频大模型（如语音情感识别、语音合成）与视觉大模型（如人脸检测、姿态估计）的训练与优化； - 具备跨模态融合算法设计能力（如模态对齐、特征融合、注意力机制应用），能解决多模态信息异构、时序同步等问题。 3.熟练使用大模型研发工具与框架，如PyTorch/TensorFlow、Hugging Face Transformers、MMDetection/MMGeneration，具备大规模数据处理（如Spark）与分布式训练（如Horovod）能力；有机器人相关大模型落地经验者优先。 4.具备较强技术创新与项目主导能力，有牵头跨模态大模型相关省部级及以上科研项目、或参与人形机器人/仿生交互设备研发经验者优先；以***作者发表过AI顶刊/顶会论文（如NeurIPS、ICML、CVPR、ICASSP）或申请过大模型相关核心专利者优先。 5.具备优秀的逻辑思维、跨领域沟通能力及团队协作意识，能理解柔性机器人机械特性与交互需求，有强烈的技术探索欲与成果落地意愿，能承受研发压力。