工作职责
1、运动控制与规划算法研发：负责机器人、机械臂或移动智能体的运动控制与轨迹规划算法开发，包括运动学/动力学建模、轨迹跟踪控制策略设计及软件实现。
2、感知与智能决策算法开发：开发基于多传感器（激光雷达、摄像头、IMU）融合的导航避障算法，研究并应用模仿学习、强化学习等AI技术提升自主决策能力。
3、 复杂场景算法攻关：参与仿人学习、运动重定向、移动操作等复杂场景下的核心算法研发，提升机器人作业能力。
4、仿真平台与数据管道构建：利用Isaac Lab、Omniverse等工具开发可扩展的仿真测试环境与数据生成管道，支持算法训练验证。
5、工具链优化与Sim-to-Real部署：优化大规模示教学习工具链及GPU训练工作流，推动算法从仿真到真实硬件的部署与验证。
6、系统集成与调试：参与智能终端软硬件系统方案设计、集成联调、传感器标定与控制程序开发，确保系统稳定性。
7、嵌入式部署与性能优化：将算法部署至嵌入式平台，进行模型剪枝、量化等优化，并与ROS/ROS2等中间件集成。
8、技术文档与知识管理：编写算法设计、测试报告等技术文档，参与知识沉淀与传承。
9、跨团队协作与技术创新：与感知、规划、硬件等多团队协作完成系统优化，跟踪前沿技术并推动应用落地。
任职资格
1、学历背景：拥有机器人学、计算机科学、电子工程、自动化、控制科学或相关专业的硕士及以上学历。
2、技术基础：熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉 Linux 开发环境及机器人操作系统 (ROS/ROS2)。
3、算法核心能力：掌握机器人运动规划、运动控制、状态估计等核心算法，并对机器学习、强化学习等AI技术有基本理解。
4、仿真与建模：了解主流物理仿真工具 (如 Isaac Gym, MuJoCo)，具备运动学/动力学建模基础。
5、多传感器技术：具备多传感器（摄像头、激光雷达、IMU）数据特性和基本融合方法的知识。
6、工程实践能力：具备较强的分析问题和解决问题的能力，能够对复杂系统进行调试和优化。
7、专业素养：致力于严格的测试实践和规范的设计流程，具备严谨的工作态度。
8、综合软技能：拥有出色的团队协作精神、沟通能力、责任心及快速学习能力。
9、优先条件：在top会议有论文发表、有开源项目贡献、机器人项目实践经验，或熟悉嵌入式/GPU编程者优先。