岗一、专家级

 

负责机器人全身运动规划、动力学控制、灵巧操作等核心算法的研发与工程化落地.

 

核心职责技术战略与规划： 制定部门中长期技术路线图，主导机器人运动控制、全身规划、双臂协调、灵巧抓取等关键方向的技术攻关与突破。团队建设与管理： 组建、培养并领导一支涵盖算法研究、软件工程、系统集成的高效能研发团队。建立卓越的工程文化与技术标准。

核心技术研发：

人形机器人全身控制： 主导双足行走、跑步、上下楼梯、抗扰动等动态平衡控制算法的研发与优化。双臂与灵巧手协调： 负责多臂协同作业、手眼协调抓取、精细操作规划与控制系统的开发。移动底盘控制： 领导导航、局部避障、不平整地面通过等移动机器人运动控制技术的研发。

前沿算法探索： 推动学习控制（如模仿学习、强化学习）、自适应控制、基于模型的优化控制等前沿技术在机器人系统中的创新应用与落地。

系统集成与产品化： 确保核心算法在真实机器人硬件平台上的稳定、高效运行。与硬件、感知、嵌入式团队紧密合作，实现从算法原型到产品级代码的闭环。

技术合作与前瞻性研究： 保持对全球学术前沿的敏锐洞察，评估并引入先进技术。主导或参与与顶尖高校、研究机构的合作项目。

 

任职资格：

教育背景：

硕士及以上学历，机器人学、控制科学与工程、计算机科学、机械电子等相关专业。博士学位或博士后经历者优先。

工作经验：

10-15年 在机器人规划、控制或相关领域的研发经验，其中至少5年 担任团队领导或技术负责人职务。

具备从0到1构建复杂机器人系统（尤其是人形机器人或高端协作机器人）核心控制模块的成功经验。

核心技术能力：

深厚理论基础： 精通机器人动力学、运动学、最优控制、状态估计。人形机器人经验： 具有双足机器人动态行走控制算法的实际开发与调试经验，深刻理解ZMP、模型预测控制（MPC）、全身控制（WBC）等相关理论。双臂协调与操作： 拥有机械臂轨迹规划、力位混合控制、多臂协同任务规划及灵巧手抓取策略的成功项目经验。前沿技术实践： 对机器人学习控制（强化学习等）及自适应控制有实际的项目开发经验或深入的探索性研究。

强大的工程能力： 精通C++/Python，具备大型机器人软件系统架构设计能力。领导力与软技能：出色的技术判断力、战略思维和产品化意识。卓越的团队领导、跨部门沟通和项目管理能力。具备强烈的责任心、自驱力和在模糊领域进行探索并取得成果的能力。优秀的英文文献阅读和技术交流能力。

优先考虑条件在国际顶级机器人会议或期刊（如RSS， ICRA， IROS， T-RO， IJRR）上有相关论文发表。有成功将实验室原型推进至产品化或接近产品化阶段的经验。在知名机器人企业或实验室有相关工作经验者。

 

岗二、资深工程师

 

全权负责公司人形机器人双足及全身移动控制系统的战略制定、算法研发与工程实现。直面机器人动态平衡、复杂地形适应、能量效率优化等核心挑战

核心职责技术战略与路线图： 制定公司机器人移动控制（Locomotion）的长期技术愿景与研发路线图，确保技术领先性和产品化可行性。顶尖团队建设： 招募、培养并领导一支融合了控制理论、优化算法、机器学习与软件工程的高水平研发团队。

核心技术研发与攻关：

动态行走控制： 主导双足机器人在平坦、不平整、有障碍等复杂地面上的稳定行走、跑步、快速启停、上下楼梯等核心算法的研发。全身运动控制： 开发集成全身动力学模型的优化控制器，实现行走中上半身姿态平衡、双臂摆动协调及抗外部推力扰动的能力。前沿算法融合： 引领并推动基于模型的控制（MPC, WBC）与数据驱动的学习控制（模仿学习、强化学习）的深度融合，开发具有自适应与预测能力的下一代运动控制器。

移动导航集成： 与感知、导航团队紧密合作，将底层运动控制与高层路径规划无缝集成，实现复杂环境下的自主移动。

系统集成与性能验证：确保运动控制算法在真实机器人硬件（执行器、传感器、计算单元）上的高性能、低延迟、稳定运行。建立从仿真（如MuJoCo, Isaac Sim）到实体机器人的快速迭代验证流程与性能评估标准。

前沿探索与合作： 紧密跟踪全球学术界与工业界在机器人移动控制领域的最新突破，评估并将其转化为技术优势。主导与国内外顶尖研究机构的合作项目。

 

任职资格

1.教育背景：硕士及以上学历，机器人学、控制理论与控制工程、计算机科学、航空航天（导航制导与控制方向）等相关专业。拥有博士学位者将被优先考虑。

2.经验要求：10年以上 在机器人运动控制、双足机器人或相关领域的深度研发经验。至少5年领导技术团队（10人以上）的经验，并拥有成功交付复杂机器人移动系统（从算法到实体演示）的完整项目记录。

3.核心技术能力（必须项）：3.1.深厚的理论功底： 精通多体系统动力学、现代控制理论（最优控制、非线性控制）、状态估计与滤波。3.2.丰富的实践经验： 在双足/人形机器人动态行走控制方面有深厚积累，对ZMP、Capture Point、模型预测控制、全身协同控制等有深刻的工程化理解和调优经验。3.3.前沿算法能力： 对机器人学习控制（特别是强化学习在运动控制中的应用）及自适应控制有实际的开发或研究经验，理解其优势、局限性与工程化挑战。3.4.卓越的工程实现能力： 精通C++（必须），熟悉Python，具有在Linux/ROS/ROS2环境下开发高性能实时控制系统的丰富经验。

4.领导力与软技能：4.1.卓越的技术洞察力、系统思维能力和以产品为导向的问题解决能力。4.2.出色的跨部门协作（硬件、感知、安全）与沟通能力，能将复杂的技术概念清晰传达。4.3.强大的团队激励、人才培养和项目推进能力。4.4.对突破性技术充满激情，具备在高压下带领团队攻坚克难的韧性。

5.优先考虑条件在国际顶级机器人会议或期刊（如RSS， ICRA， IROS， T-RO， Science Robotics）上发表过与机器人移动控制相关的论文。有在知名人形机器人项目中负责运动控制模块的资深经验。具备大规模机器人仿真与并行训练（Sim2Real）平台搭建经验者。