【岗位职责】
1、 VLA模型与机械臂本体适配
负责π0、π0.5等VLA（视觉-语言-动作）模型在机械臂本体的适配、优化与部署，实现多任务、多场景的端到端控制。
研究并实践VLA模型的微调、蒸馏、剪枝、量化等方法，提升模型在真实机械臂上的推理效率与控制精度。
2 、机械臂控制算法优化
设计、开发和优化机械臂的运动控制算法，包括运动学/动力学建模、轨迹规划、PID控制、模型预测控制（MPC）、WBC等，实现高精度、高稳定性的机械臂运动。
研究机械臂的避障、柔顺控制、双臂协作等高级控制策略，提升机械臂在复杂环境下的操作能力。
3 、软硬件系统对接与接口开发
负责机械臂与VLA模型、传感器、执行器等系统的接口开发与数据通信，确保软硬件系统的高效协同。
开发并维护机械臂控制系统的底层驱动、通信协议、数据采集与处理模块，支持实时控制与闭环反馈。
4 、仿真与真机测试
在仿真环境与真实机械臂上完成算法的仿真验证、移植、测试与优化，确保算法在真实环境中的鲁棒性与泛化能力。
负责机械臂系统的集成、调试与性能评估，解决实际部署中的技术难题。
5 、技术文档与团队协作
撰写算法设计文档、适配方案、测试报告等技术文档，支持团队内部知识共享与项目交接。与算法、仿真、数据等跨职能团队紧密协作，推动VLA模型与机械臂本体的深度融合与创新应用。
【岗位要求】
1 、学历与专业背景
硕士及以上学历，机器人、自动化、计算机、机械工程、机电一体化等相关专业优先；3年以上机械臂控制、机器人算法或相关项目经验。
2 、机械臂控制与算法能力
熟悉机械臂的运动学、动力学、轨迹规划、PID控制、MPC、WBC等控制算法，具备扎实的数学基础与算法实现能力。有机械臂避障、柔顺控制、双臂协作等高级控制策略开发经验者优先。
3 、VLA模型与优化经验
熟悉π0、π0.5等VLA模型的基本原理与架构，有模型微调、优化、部署经验者优先。了解视觉-语言-动作模型的训练方法、数据需求与评测指标，有实际项目经验者优先。
4、 编程与工具能力
熟练掌握C++、Python编程，熟悉ROS/ROS2、MoveIt、Gazebo、MuJoCo、Isaac Sim等机器人开发与仿真工具。熟悉机械臂的传感器数据采集、处理与融合技术，具备较强的算法实现与系统调试能力。
5 、软硬件适配与系统集成
具备机械臂与VLA模型、传感器、执行器等系统的软硬件适配经验，熟悉接口开发、数据通信与系统集成。有多机械臂、多传感器、多模态系统适配与优化经验者优先。
6 、软技能与综合素质
具备优秀的逻辑思维、学习能力与团队协作能力，能够快速掌握新技术，适应快速迭代的技术环境。具备良好的英文读写能力，能够阅读和理解英文技术文档与论文，有开源项目、顶会论文发表经验者优先。