人形机器人运动控制算法工程师

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大兴区

戴女士

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北京华文众合科技有限公司

职位详情

算法工程师

形机器人运动控制算法研发工程师
1. 岗位目标
聚焦人形机器人核心运动控制技术突破，基于强化学习、模仿学习等前沿方法，研发高鲁棒性、可落地的运动控制算法，解决从仿真到真机部署的关键技术问题，支撑机器人在复杂场景下的稳定运行与智能交互。
2. 岗位职责
主导 / 参与基于强化学习、模仿学习的人形机器人运动控制算法设计、开发与优化，覆盖步态规划、平衡控制、轨迹跟踪等核心场景；
负责算法的仿真验证（含场景搭建、环境建模、性能测试）与真机部署调试，重点攻克 sim2real 迁移中的动力学差异、噪声干扰等关键问题；
跟踪机器人学习算法领域（强化学习、模仿学习、元学习等）的最新研究成果与技术趋势，结合业务需求进行技术预研与创新应用；
与机械结构、硬件驱动、系统集成等团队协同，优化算法与硬件的适配性，提升机器人运动性能与可靠性；
撰写技术文档、算法说明及专利 / 论文，沉淀技术成果并推动标准化复用。
3. 任职资格
一、基本要求
硕士及以上学历，自动化、控制工程、机器人工程、计算机科学、机械电子等相关专业；
硕士需具备 3 年以上机器人领域相关工作经验，博士需具备 1 年以上相关工作 / 研究经验，拥有扎实的人形机器人、四足机器人或工业机器人运动控制研发背景；
具备强化学习 / 模仿学习在机器人领域的实际落地经验（如步态生成、动态平衡控制等场景）者优先。
二、项目与成果要求
有完整的机器人运动控制算法开发项目经历，需覆盖从仿真建模、算法设计、原型验证到真机部署的全流程；
学术或技术成果突出者加分：在 ICRA、IROS、NeurIPS、RSS 等相关顶会 / 顶刊发表过论文，或拥有机器人运动控制、强化学习相关核心专利。
三、技能要求
精通多自由度机器人的运动学、动力学原理，深入理解机器人控制架构（如 PID、模型预测控制等）与学习算法的融合逻辑；
熟练掌握 C++、Python 编程语言，具备高效的算法实现与工程化开发能力；
精通 ROS（Melodic/Noetic/Humble）开发，熟悉机器人仿真工具（MuJoCo、Gazebo、Isaac Gym）的场景搭建、环境调试与性能评估；
深入掌握主流深度强化学习算法（DQN、DDPG、PPO、SAC 等）的原理与实现，能根据机器人场景需求进行算法改进与优化；
具备较强的问题排查能力，能独立解决仿真与真机部署中的动力学不匹配、噪声干扰、实时性不足等技术问题；
良好的团队协作与沟通能力，能高效配合跨团队项目推进，具备清晰的技术文档撰写能力。

2026-05-16 13:50

IP属地：北京

职位福利

硕士经验不限国内院校优先多模态算法模型加速/性能优化C/C++Python大数据处理框架(Spark/Hadoop/Hive)深度学习机器学习大模型算法强化学习算法工程化经验发表算法相关优秀论文