数采业务-算法工程师
上海
全职
研发 - 算法
职位描述
岗位职责 1. 负责机器人算法的设计、开发与真机落地，围绕机械臂、双臂机器人、半身 / 全身人形机器人等平台，开展机器人操作及具身智能相关算法研发。 2. 基于 Isaac Sim / Isaac Lab、MuJoCo 等仿真平台，完成机器人模型、任务环境、传感器及训练环境的搭建、调试和验证。 3. 负责机器人运动学及基础控制算法开发，包括坐标变换、正逆运动学（FK/IK）、Jacobian、轨迹规划、末端控制、关节控制等。 4. 负责强化学习、模仿学习等 Robot Learning 算法的设计与工程实现，根据具体机器人任务完成 Observation、Action、Reward、Policy、Curriculum 等模块的设计、训练和优化。 5. 针对抓取、放置、桌面操作、双臂协同、移动操作等任务，完成从仿真环境搭建、算法训练、策略验证到真机部署的完整研发流程。 6. 负责机器人学习策略的 Sim‑to‑Real 迁移与真机验证，针对仿真与真实机器人之间的动力学差异、传感器噪声、控制延迟、执行器限制等问题进行分析和优化。 7. 参与机器人遥操作及数据采集算法研发，例如基于 XR / 人体姿态等输入完成 Human‑to‑Robot Retargeting、机器人控制及示教数据采集，为后续模仿学习和具身智能模型训练提供数据基础。 8. 根据真机实验结果，对仿真环境、机器人模型、任务设计、控制参数和训练策略进行迭代，形成 “仿真训练 → 真机验证 → 问题分析 → 算法优化” 闭环。 9. 参与机器人训练环境、算法框架和自动化工具建设，提高机器人算法开发、训练和验证效率。 10. 跟踪 Robot Learning、强化学习、模仿学习、机器人操作及具身智能领域前沿技术，并结合实际机器人任务进行算法验证和落地。
职位要求
任职要求 基本要求 1. 机器人、自动化、控制、计算机、人工智能、机械电子等相关专业，本科及以上学历。 2. 具备扎实的机器人基础知识，熟悉机器人运动学与动力学、坐标变换、正 / 逆运动学、Jacobian、轨迹规划、基础机器人控制。 3. 熟练掌握 Python 或 C++，具备较强的算法实现、工程开发和问题定位能力。 4. 熟悉至少一种机器人仿真平台：Isaac Sim / Isaac Lab、MuJoCo；有 Isaac Sim / Isaac Lab 实际项目经验优先。 5. 具备强化学习或模仿学习实际项目经验，熟悉 PPO、SAC、TD3、Behavior Cloning、Diffusion Policy 等至少一种算法。 6. 能够独立完成机器人学习任务的基本搭建，包括环境、Observation、Action、Reward、Policy、训练流程及效果评估。 7. 具备真实机器人部署或 Sim‑to‑Real 项目经验，参与或独立完成仿真训练‑策略部署‑真机实验‑问题分析‑算法优化完整闭环。 8. 理解机器人实际控制系统，可处理控制频率、通信延迟、传感器噪声、执行器限制、动力学参数误差等工程问题。 9. 工程能力强，可将算法从实验环境迁移至真实机器人平台，独立定位解决部署问题。 加分项 1. 发表 ICRA / IROS / RSS / CoRL / RA‑L / T‑RO / T‑ASE 等机器人领域高水平论文或研究成果。 2. 有机械臂、双臂机器人、人形机器人、四足机器人、移动操作机器人实际项目经验；有 Unitree、Franka 等机器人平台开发经验。 3. 具备 Whole‑Body Control、MPC、QP、Operational Space Control 等机器人控制经验（岗位核心为 Robot Learning、机器人操作、仿真算法，控制为加分能力）。 4. 有 Domain Randomization、Dynamics Randomization、System Identification 等 Sim‑to‑Real 相关经验。 5. 有 VLA、Diffusion Policy、ACT、GR00T、LeRobot 等具身智能相关项目经验。 6. 掌握 SMPL / SMPL‑X、人体姿态估计、Motion Retargeting、Human‑to‑Robot Retargeting、XR/VR 遥操作相关技术。 7. 具备大规模并行仿真、GPU 仿真或自动化机器人训练环境开发经验。 8. 熟悉 ROS/ROS2、MoveIt、Pinocchio、Drake、OMPL 等机器人软件框架。 9. 完整经历机器人算法仿真到真机落地，可独立排查真机部署各类工程问题。 10. 有机器人开源项目、竞赛获奖、技术报告或其他高质量技术成果。
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