岗位职责

1. 主导工业机器人运动控制算法体系设计，负责基于强化学习的运动控制算法设计、训练与工程化。

2. 搭建并维护仿真训练与验证流水线，实现sim2sim与sim2real的可复现迁移流程。实现并优化控制链路。

3. 针对复杂地形与恶劣环境开展鲁棒性训练与测试，并提出工程化解决方案。

4. 在实机上进行小规模试验、性能评估与问题定位，编制可复现的测试脚本、日志与报告。

与机械、电控、嵌入式同事协作，完成现场部署调优。

5. 编写清晰的代码与文档（训练脚本、部署包、运维手册），形成可复用方法与成果。

6. 负责运动控制模块与SLAM导航、场景应用模块的接口设计与联调，确保导航指令的精准执行，保障“感知-决策-执行”链路的协同高效。

7. 跟踪运动控制领域前沿技术（如自适应控制、学习控制），探索在工业机器人上的融合应用，持续提升产品运动性能。

任职要求

1. 学历背景：硕士及以上学历，自动化、控制工程、机械电子、机器人工程等相关专业；博士学历优先。

2. 工作经验：1年及以上工业移动机器人/服务机器人运动控制算法开发经验，有完整的从算法原型到量产落地项目经验。

3. 核心技术能力：

- 熟练掌握 PyTorch（或 TensorFlow）、并有强化学习框架实战经验（PPO/SAC 等）；熟悉对比学习/AMP/retarget 方法者优先。

- 熟练使用至少一种仿真环境：IsaacLab/IsaacGym、MuJoCo 或 Gazebo，并能处理 URDF、传感器映射与 sim2sim 差异；

- 扎实的控制算法与动力学基础，熟悉 PD 控制、MPC 或其他实时控制方法；能做控制参数工程化（kp/kd 映射、频率同步等）；

- 熟悉ROS/ROS2系统，具备运动控制模块的ROS节点开发与调试经验，能独立完成与其他模块的联调；

- 具备扎实的C/C++编程能力，有嵌入式Linux（如Ubuntu、Yocto）环境下的算法开发与优化经验。

4. 行业认知：了解工业机器人行业标准（如ISO 13482），熟悉厂区、仓储等工业场景的环境特点与运动需求。

5. 通用能力：具备优秀的问题排查能力、跨团队沟通协作能力，能适应项目快速迭代节奏。