机器人运动智能工程师

参与灵巧手操作的核心算法研发，覆盖仿真建模、运动控制、强化学习与Sim-to-Real全链路，在真实机器人平台上积累可落地的具身智能经验。 主要职责：

1. 01

   负责 MuJoCo 或 Isaac Gym/Lab 环境下灵巧手/机械臂模型的搭建、参数对齐及物理特性调优。

2. 02

   灵巧手/机械臂运动学正逆解、动力学分析，或参与强化学习/模仿学习策略的训练与测试。

3. 03

   参与Sim-to-Real全流程：处理数据、调试控制逻辑、优化迁移效果，缩小仿真与真机差距

4. 04

   开发遥操作系统，优化重定向算法，支持高效数据采集与技能泛化

5. 05

   跟踪机器人操作领域最新成果，完成关键论文的复现与改进

1. 01

   控制、机器人、自动化、计算机等相关专业在读硕士或博士研究生。

2. 02

   熟悉机器人学基本原理（坐标变换、FK/IK、动力学方程）。

3. 03

   具备 Python， C++ 编程能力，熟悉ros2基本架构。

4. 04

   熟悉 MuJoCo、Isaac Gym/Lab 或 PyBullet 其中至少一种物理仿真器。

5. 05

   了解基础的数值优化（如 QP 求解）以及经典控制理论（PID、LQR）。

加分项

1. 01

   有强化学习/模仿学习项目经验

2. 02

   有灵巧手、多指操作或接触丰富任务经验

3. 03

   有Sim-to-Real落地经验

4. 04

   在机器人或机器学习顶会发表过论文 实习收获：

5. 01

   接触真实的机器人算法工程化流程，了解“算法→真机→落地”完整链路

6. 02

   资深工程师一对一指导，可开具实习证明

7. 03

   优秀实习生有转正机会