岗位职责
1.仿真平台搭建与优化
（1）基于 Isaac Sim/Gym、gazebo、MuJoCo 等仿真工具构建高保真训练环境，解决传感器噪声、光照变化等 sim2real 迁移问题。
（2）开发动态场景生成系统，模拟极端工况（如 40cm 覆冰输电线路、机场人流高峰）以强化机器人鲁棒性。
2.模型部署与实机调试
（1）负责算法蒸馏、量化及端侧部署，优化机械臂插拔公差（0.1mm 级）、AGV 调度延迟等性能指标。
（2）主导机器人本体的校零、编程、故障诊断及维护，确保系统稳定运行。
3.数据闭环构建
（1）建立 “数据采集 - 清洗 - 标注 - 回流” 全流程，支持多模态数据集（视觉 / 雷达 / 关节传感）的自动化处理。
（2）通过真实场景测试反馈迭代模型，降低产品不良率
岗位要求（具体描述）：
1.学历专业：硕士及以上学历，人工智能 / 机器人学 / 控制工程 / 计算机视觉等相关领域，特别优秀的学历可放宽至本科
2.技术能力：精通 PyTorch/TensorFlow/JAX 框架及 C++/Python 编程；
（1）掌握 ROS、Gazebo 等机器人开发工具链；
（2）熟悉机器人运动学建模、路径规划及多传感器融合。
（3）项目经验：3 年以上 sim2real 迁移项目经验（工业机器人 / 人形机器人领域优先）；
3. 具备机械臂灵巧操作、足式机器人运动控制等实机部署案例。
优先项
（1）在 ICRA/IROS/RSS 等顶会发表强化学习或机器人相关论文；
（2）参与过开源强化学习框架开发或分布式训练系统优化；
（3）熟悉 VLA 模型（如 ACT、Diffusion Policy）在大模型具身智能中的应用