岗位职责
- 负责人形机器人整体运动规划算法的设计、开发与优化，涵盖手臂拟人化运动规划、双臂协同规划等方向，保障机器人运动的流畅性、高效性与稳定性；
- 负责双臂机器人强化学习/模仿学习算法的前沿追踪、开发与持续优化，通过数据驱动方法提升机器人动作生成的泛化能力与多样性；
- 负责双臂协同操作任务的算法落地，包括但不限于协同抓取、搬运、人机交互等复杂场景，推动算法从仿真验证到实机部署的全链路闭环。
职位要求
- 控制科学与工程、机器人学、模式识别等相关专业，硕士及以上学历，3年以上相关工作或研究经验；
- 扎实的机器人运动学与动力学基础，熟练使用 Pinocchio、RBDL 等刚体动力学库；
- 熟悉最优化理论与数值计算方法，具备 OSQP、qpOASES 等二次规划求解器的实际使用经验；
- 具备人形机器人 Retargeting 经验，有扎实的强化学习/模仿学习算法基础，能够适配不同机器人构型；
- 熟练使用 C++/Python 进行算法开发，熟悉 Linux 开发环境与工具链；
- 熟悉 MuJoCo、Isaac Gym/Lab 等主流机器人仿真平台；
- 具备良好的团队协作意识与沟通能力，工作认真负责，有较强的自驱力与问题拆解能力。 -加分项：
- 在机器人或相关领域顶级会议/期刊（如 ICRA、IROS、CoRL、RSS、RA-L）发表过论文；
- 有人形机器人、协作机器人等实机项目经验；
- 参与过开源机器人项目，或有技术博客/笔记，能体现对工程问题的独立思考；
- 热爱机器人领域，动手能力强，有 RoboMaster、RoboCon、RoboCup 等机器人竞赛经历。
