【苏州机器人训练部署工程师（运动控制算法）招聘】-猎头顾问苏州招聘信息-猎聘

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职位介绍: 1.负责开发多指灵巧手的高精度抓取规划算法，适应复杂形状、柔性或易碎物体的稳定抓取与操作； 2.负责设计基于触觉感知的闭环控制策略，实时调整抓取力与姿态； 3.融合触觉、视觉及关节状态数据，构建多模态感知框架，优化灵巧手与机械臂的多关节运动控制（如手指关节微调、手腕柔性避障）； 4.负责多自由度机械臂运动学和动力学建模、完成运动控制、轨迹规划、平衡与柔顺力控算法，解决运动抖动、定位偏差、冲击、避障和抓取等问题； 5.结合传感器信息（视觉、深度、力和力矩等），实现机械臂的闭环控制和自适应调整，提升系统定位精度、响应速度、稳定性等； 6.负责在仿真及真实机器人平台上部署算法模块，负责功能联调、性能测试及问题定位； 7.指导采集多模态数据：RGB-D图像、点云、力/力矩传感器、关节状态等； 8.指导标注机器人操作数据：动作分割、关键帧标注、抓取点标注、物体6DoF位姿标注等； 9.整理控制方案、算法文档、调试日志，沉淀标准化控制库与通用组件。任职要求： 1.985/211本科及以上学历，具备机器人、自动化、机械电子、控制科学、计算机等相关专业背景； 2.三年以上机器人运动控制算法开发经验，有真机开发与调试经历，具备将算法从理论推导到实机落地的完整经验； 3.精通机器人抓取规划算法（如GraspNet、Contact-GraspNet、AnyGrasp、基于物理的抓取优化），熟悉灵巧手建模（URDF/SDF）仿真； 4.扎实的机器人运动学与动力学基础，掌握正/逆运动学、雅可比矩阵、冗余自由度求解、动力学建模（拉格朗日/牛顿-欧拉、RNEA/ABA等递归算法）； 5.扎实的数值优化基础，熟悉QP/NLP/凸优化，了解DDP/iLQR、SQR等轨迹优化方法，熟悉常用求解器（如OSQP、ProxQP等）； 6.熟练使用主流机器人仿真平台（Mujoco、Gazebo、IsaacSim等），具备仿真建模与算法验证经验和将控制策略应用于真机系统的能力； 7.精通Python、PyTorch、C++语言，熟悉ROS、OpenCV、Movelt、Linux开发环境 8.精通常见模仿学习算法（如ACT、DP、Model-Based RL等），熟练掌握常见的分布式训练框架以及大模型高效微调技术。 9.具备独立算法开发、参数标定、模型部署、问题排查能力，善于跨团队沟通协作推进项目落地。

其他信息: 语言要求：普通话; 行业要求：汽车零部件及配件,电气机械/器材

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