具身智能算法工程师

岗位职责
1. 负责具身智能算法调研、研发与迭代，包括但不限于视觉—语言—动作模型（VLA）、世界模型（World Model）、模仿学习、强化学习及端到端操作策略，提升机器人对复杂操作任务的理解、规划与动作生成能力。
2. 参与机械臂与灵巧手运动控制算法研发，包括运动学与动力学建模、轨迹规划、抓取与灵巧操作、阻抗/力控制，以及视觉、力觉、触觉等多模态感知与控制的融合。
3. 参与机器人多模态数据采集、清洗与质量分析，以及模型训练、仿真验证、实机部署和性能评估等全流程工作。
4. 参与机器人系统集成与算法落地，协同感知、硬件和控制等模块，持续优化算法的实时性、稳定性及工程可用性。

岗位要求
1. 硕士及以上学历，专业不限；机器人、自动化、计算机、人工智能、机械电子等相关专业优先。
2. 具备良好的数学基础和扎实的编程能力，熟练掌握 Python，熟悉 C/C++，能够在 Linux 环境下开展开发与调试工作。
3. 熟练使用 PyTorch 或其他主流深度学习框架；对计算机视觉、机器学习、深度学习、多模态大模型或具身智能有较深入的理解，并具有相关研究或项目经验。
4. 熟悉以下至少一个方向：
- VLA、World Model、模仿学习、强化学习、生成式策略或端到端机器人学习；
- 机械臂/灵巧手运动学与动力学、轨迹优化、模型预测控制、阻抗控制、力控制或抓取规划；
- 视觉—力觉—触觉多模态感知、状态估计、传感器标定或接触建模。
5. 具备较强的算法分析、工程实现和问题解决能力，能够参与算法从研究验证到真实机器人部署的完整过程。
加分项：
1. 有机械臂、灵巧手、机器人操作、力控/触觉控制、VLA、World Model 或机器人学习相关项目及真机部署经验。
2. 熟悉 ROS/ROS2，以及 MuJoCo、Isaac Sim、PyBullet 等机器人仿真平台中的一种或多种。
3. 有大模型微调、机器人多模态数据建设、仿真到现实迁移或模型推理加速经验。
4. 在机器人或人工智能领域高水平会议/期刊发表过论文，或在相关开源项目、知名竞赛中有突出成果。