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一、 岗位目标
聚焦人形机器人核心运动控制技术攻关,依托强化学习、模仿学习等先进方法,研发具备高鲁棒性与实际落地能力的运动控制算法,突破从仿真环境到真实机体部署的关键瓶颈,支撑机器人在多样化复杂场景中的稳定运动与智能响应。

二、 岗位职责
1、主导或参与基于强化学习、模仿学习的人形机器人运动控制算法设计、实现与调优,覆盖步态生成、平衡维持、轨迹追踪等关键任务;
2、负责算法在仿真平台的验证工作(包括场景构建、动力学建模、性能测评)及实机部署调试,重点解决sim2real迁移过程中的动力学偏差、传感器噪声、执行器延迟等问题;
3、持续跟踪机器人学习领域(如强化学习、模仿学习、元学习等)前沿进展,结合工程需求开展技术预研与创新实践;
4、协同机械结构、硬件驱动、系统集成等相关团队,优化控制算法与硬件系统的匹配度,提升整机运动表现与运行可靠性;
5、编写技术文档、算法说明材料,并推动专利布局或论文产出,积累可复用的技术资产。

三、 任职资格
(一)基本要求
1、硕士及以上学历,专业方向为自动化、控制科学与工程、机器人工程、计算机、机电一体化等相关领域;
2、硕士需具备3年以上机器人相关工作经验,博士需具有1年以上相关项目或科研经历,具备扎实的人形、四足或工业机器人运动控制开发背景;
3、有将强化学习或模仿学习应用于机器人实际控制任务(如行走控制、动态平衡等)的实际经验者优先考虑。

(二)项目与成果要求
1、完整参与过机器人运动控制算法项目,熟悉从建模、算法开发、仿真验证到真机测试的全流程;
2、在ICRA、IROS、NeurIPS、RSS等顶级会议或期刊发表过相关论文,或拥有机器人控制、强化学习方向核心专利者优先。

(三)技能要求
1、掌握多自由度机器人运动学与动力学理论,理解常见控制架构(如PID、模型预测控制)与学习类算法的融合机制;
2、熟练使用C++、Python进行算法开发,具备良好的代码实现与系统集成能力;
3、精通ROS(Melodic/Noetic/Humble)开发环境,熟悉MuJoCo、Gazebo、Isaac Gym等仿真工具的配置、调试与性能分析;
4、深入理解主流深度强化学习算法(如DQN、DDPG、PPO、SAC)原理,能根据具体机器人任务进行适配性改进;
5、具备较强的故障诊断与问题定位能力,可独立应对仿真与实机间差异带来的技术挑战;
6、具备良好的沟通协作意识,能够高效推进跨职能团队合作,同时具备规范的技术文档撰写能力。

四、薪资:30-40K/月

五、办公地点:北京市大兴区金苑路文化都汇4号楼
2026-02-24 18:21
IP属地:北京

职位福利

硕士及以上3-5年机器人算法运动控制算法PID模型预测控制运动规划动力控制机器避障C/C++Python人形机器人
企业发布信息图
北京华文众合科技有限公司
未融资 · 3人以上
鱼泡安全保障
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