岗位职责要求：
1、机械臂控制系统开发
负责基于Python的机械臂运动控制、轨迹规划、力控算法等核心模块的设计与实现；构建高实时性、高可靠性的控制软件架构，支持多传感器融合（力觉、视觉、IMU等）；
2、系统集成与测试
完成控制算法在真实机械臂平台的部署与调试；编写自动化测试脚本，验证控制系统的稳定性、精度与响应性能；
3、VLA研究支持（未来方向）
参与视觉-语言-动作（Vision-Language-Action）大模型与机械臂控制的集成研发；开发数据管道，处理多模态数据（图像、文本、关节状态、点云等）的采集、标注与训练；探索基于学习的控制策略（如模仿学习、强化学习）在机械臂任务中的落地应用；
4、技术文档与协作
撰写清晰的技术文档、API说明及开发规范；参与代码评审，推动团队工程化能力提升。
技术、技能要求
1、编程能力
精通Python，熟悉异步编程、多线程/多进程、性能优化及内存管理；
熟练使用NumPy、SciPy、OpenCV等科学计算与视觉库；
2、机器人控制基础
熟悉机器人学基础（正/逆运动学、动力学、轨迹规划）；
有ROS/ROS2开发经验，了解TF、MoveIt、Gazebo等工具链；
掌握至少一种工业通信协议（如EtherCAT、CAN、Modbus）或实时控制框架；
3、工程实践
具备Linux系统开发经验，熟悉Git、Docker、CI/CD流程；
有机械臂、AGV、无人机等机器人项目实战经验（需提供代码或项目证明）；
4、优先条件（VLA研究方向）
熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有计算机视觉（目标检测、位姿估计）或NLP项目经验；
了解多模态大模型（如RT-2、OpenVLA）或机器人学习（模仿学习、强化学习）相关技术；
有ROS与深度学习模型部署集成经验（如TensorRT、ONNX Runtime）；
在GitHub或学术平台（arXiv, IEEE）有相关开源项目或论文发表。
5、软性要求
对机器人技术有强烈热情，具备快速学习新技术的能力；
良好的跨团队沟通能力，能与算法、硬件、产品团队高效协作；