机器人小脑算法工程师(运动控制与决策规划) 北京/上海/深圳/杭州/西安/天津 65-90k·14薪
深圳 5年以上 统招本科 招5人 8月14日更新
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刘女士 2天前在线 已认证
人事经理 · 天津市心瑞思博文化传播有限公司
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职位介绍
工作职责: 1,运动控制算法开发与实现 主要包括不限于:设计并实现先进的运动控制算法,重点包括模型预测控制(MPC)、全身控制(WBC)等高动态平衡控制策略;负责机器人的步态规划、姿态稳定性和抗扰动能力优化。 2,感知决策与运动规划 研究并开发模仿学习、强化学习等在机器人运动控制中的应用算法,提升策略的效率和泛化能力;设计和实现路径规划和导航算法,确保机器人在动态环境中的安全高效移动。 3,仿真与Sim2Real迁移 利用高保真仿真平台(如Isaac Sim,MuJoCo,RaiSim)搭建训练和测试环境,进行算法的快速验证和大量并行训练;主导解决SIm2Real(从仿真到现实)问题,优化算法以确保其在真实机器人上的表现。 4,系统集成与验证 与硬件、软件等团队紧密协作,参与软硬件联调,解决传感器融合、力控响应延迟等实际工程问题;推动算法在真实机器人系统中的部署、性能优化与迭代。 任职要求: 1,硕士及以上学历,机器人学、计算机、自动化、应用数学等相关专业,具备两年以上机器人运动控制/规划算法研发经验; 2,精通机器人运动学、动力学、现代控制理论及优化算法,熟练掌握C++/C和Python,具备良好的代码实现和调试能力,熟练使用Ros精通至少一种主流机器人反正工具。 3,具备人形机器人、双足或四组机器人相关经验者优先;在ICRA、IROS、CoRL等顶会发表过论文者优先;对大模型在机器人控制中的应用(如VLA)有研究或实践兴趣者优先。 作为机器人小脑团队的核心成员,你将负责打造机器人的“运动本能”。我们聚焦于将高层指令转化为稳定、敏捷且适应复杂环境的躯体运动。你需要深入机器人动力学、优化理论,并探索强化学习等前沿方法,解决从仿真到实物的迁移挑战,最终让机器人在真实世界中自由、智能地行动。
其他信息
语言要求:不限
行业要求:IT服务

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更新时间:2026-08-14