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岗位职责： 1. 负责实现双目相机（如：海康机器人RGB-D相机）与上位机（电脑）、并联机器人之间的通信对接开发，保障设备间数据稳定传输。 2. 负责近红外相机与上位机（电脑）、气吹装置的通信接口开发，确保各设备间数据交互正常。 3. 推动算法在设备端的实际部署，实现算法与硬件系统的协同运行。 4. 协同需求方完成系统联调、故障排查以及后续优化升级工作。 岗位要求： 1. 具有双目相机、RGB-D相机与上位机、并联机器人通信接口开发经验，掌握常用通信协议。 2. 具备近红外相机与上位机、气吹设备通信连接开发能力。 3. 拥有基于图像或数据的识别算法开发或落地应用经验，可完成算法与设备端的集成适配。 4. 熟练使用C++、Python等编程语言，具备良好的编码能力和问题分析解决能力。 5. 有同类项目开发经历者优先考虑。

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一、职位描述： 1. 先进运动控制策略研发： - 设计并实现基于强化学习的核心运动控制策略，完成上肢（Manipulation)、下肢 (Locomotion) 及全身运动控制 (Whole body control)等。 - 设计鲁棒可泛化的网络和训练策略（如域随机化、对抗扰动训练、隐空间学习、模仿学习运动先验等），提升策略在真实环境中的泛化能力。 2. Sim2Real ： - 构建高精度、可扩展的机器人动力学仿真环境，精确模拟多物理效应（摩擦、碰撞、驱动延迟、传感器噪声等）。设计并实现多样化、高复杂度的仿真训练场景和域随机化策略，覆盖目标机器人可能面临的各种工况和挑战。 - 设计并实现在线/离线动力学参数辨识与自适应校准策略，使控制器能适应机器人本体及负载的动态变化，缩小仿真与现实的性能差距。 3. 算法部署与跨领域协同： - 负责将训练验证后的控制算法高效、稳定地部署到实体机器人硬件平台，进行实机调试、性能评估与优化迭代。 - 与机械、驱动团队协作，解决机电系统协同问题。 二、职位要求： 1. 机器人学基础： - 扎实的机器人运动学、动力学建模与分析能力。 - 熟练掌握URDF/SDF建模标准，能独立完成复杂机器人系统的建模。 2. 强化学习与深度学习： - 深入理解深度强化学习核心算法（PPO, SAC, GRPO等）的原理、实现细节及调优技巧。 - 熟练使用主流DRL框架或具备从底层实现算法的能力。 3. 控制理论背景： - 掌握现代控制理论基础（如状态空间、李雅普诺夫稳定性），精通模型预测控制（MPC） 原理与应用。熟悉全身协调控制、柔顺控制等。 - 具备机械臂或足式机器人运动控制（轨迹跟踪、力控、平衡控制等）的实际项目经验或深入理解。 4. 工程实践能力： - 优秀的C++和Python编程能力，注重代码质量、性能和可维护性。 5. 加分项： - 在机械臂或足式机器人（如四足、双足）上成功实现运动控制算法（如步态控制、全身协调控制、柔顺控制）的实际项目经验。 - 主导或深度参与过完整的Sim2Real项目闭环，成功将DRL/融合控制策略部署到实体机器人平台并达到预期性能指标。 - 在机器人领域顶会/期刊（如SR/IJRR/RSS/T-RO/RA-L/JFR/ICRA/IROS等）发表过强化学习、运动控制相关研究论文。

1.工作内容： ·端侧系统集成：主导AI加速卡通过PCIe接口与手机/PC主控芯片（如Snapdragon,MediaTek,Intel,AMD等）的集成、调试与稳定性保障，管理硬件资源（内存、中断、DMA），确保系统级稳定与高效。 ·模型极致优化：挑战在严苛资源约束（低功耗、小内存、实时性）下的大模型部署。运用量化（INT8/INT4）、剪枝、模型蒸馏、算子融合等尖端技术，压缩模型并提升推理效率。 ·性能深度调优：构建端到端的性能剖析体系，使用Systrace、Perfetto等工具精准定位瓶颈（模型、框架、PCIe延迟、驱动、硬件），并提出针对性优化方案，平衡性能、功耗与精度。 ·软件栈开发：与底层软件团队协同，开发和完善面向终端开发者的轻量级SDK、高性能推理API及工具链（如模型转换器、功耗分析工具），降低开发门槛，构建开发者生态。 ·生态与技术支撑：支持关键手机、PC厂商及应用开发伙伴，将其AI应用适配至的硬件平台，提供深度技术支持和解决方案，并收集反馈以驱动产品迭代。 2.任职要求 1.学历背景：计算机科学、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历， 2.行业背景：有在手机芯片原厂（如Qualcomm,MediaTek）、手机/OEM/PC厂商（如华米OV、三星、联想）或知名终端AI软件团队的工作背景，具备丰富的端侧落地经验。 3.技术要求： o深刻理解计算机体系结构，熟悉PCIe、DMA、中断等工作机制。具备Linux/Android系统底层开发调试经验，如BSP、HAL或内核驱动。 o精通模型量化（PTQ/QAT）、剪枝、算子融合等端侧优化技术。对Transformer结构有深入理解，并熟悉ONNX格式及TFLite、ONNXRuntime、MNN等至少一种端侧推理框架。 精通C/C++，熟练掌握Python，具备开发高质量SDK和API的能力。

1. 负责绿化废弃物粉碎现场的视觉算法开发：实现物料分类（树枝/树叶/杂草）、异物识别（金属/石块）、颗粒度实时监测。 2. 采用YOLO/OpenCV构建图像检测与分割模型，并完成在边缘计算设备（工控机/Jetson）上的部署。 3. 对接粉碎设备PLC系统，实现进料速度智能调节、堵塞预警及自动排障功能。 4. 承担数据标注、模型优化与实地调试任务，确保算法在工业复杂场景（高粉尘/光照变化）中的稳定运行。 任职要求 • 本科及以上学历，计算机/自动化/人工智能等相关专业，具备1–3年工业视觉项目落地经验。 • 熟练掌握Python，熟悉PyTorch或TensorFlow框架，具备YOLO、OpenCV及图像分割技术应用能力。 • 有环保行业/农业机械/破碎设备相关视觉项目经历者优先；熟悉Linux系统及边缘端部署者优先。