强化学习运控算法工程师

负责多自由度机械臂/高动态腿足机器人（单腿/四足/人形等）运动控制算法的设计、开发、仿真验证与落地应用，涵盖运动学正逆解、动力学建模与补偿、轨迹规划、伺服控制等核心模块。

搭建并优化机械臂/腿足机器人仿真环境（如MATLAB/Simulink、ROS/Gazebo、Mujoco等），开展算法离线仿真测试、参数调优及性能验证，确保算法的稳定性与可靠性。

负责机器人真机调试工作，解决算法在实际部署过程中出现的轨迹精度、动态响应、负载适应等问题，完成不同工况下的算法验证与优化。

配合硬件工程师、结构工程师开展机械臂关节性能匹配、本体结构优化，机器人关节驱动、本体结构、足底传感等部件的性能匹配与优化工作，结合算法需求提出硬件改进建议，提升整机运动控制性能。

参与机器人运控系统软件架构设计与开发维护，负责核心算法模块的代码实现与集成，保障系统稳定运行。

跟进机器人运控领域前沿技术（如模型预测控制MPC、自适应控制、强化学习在机械臂控制中的应用等），开展技术预研与落地，提升产品技术竞争力。

负责相关技术文档的编写、归档，包括算法设计文档、仿真报告、调试手册、技术方案等。

全日制统招本科及以上学历，自动化、机械工程、机器人学、控制工程、计算机科学等相关专业，硕士学历优先，1年以上机械臂/腿足机器人运控算法开发经验。

精通机械臂运动学、动力学建模与分析，熟悉轨迹规划（如关节空间规划、笛卡尔空间规划）、伺服控制、PID参数整定及现代控制理论（MPC、自适应控制等），或精通腿足机器人运动学、动力学建模与分析，熟悉步态规划、平衡控制、足底力控、轨迹跟踪及现代控制理论（MPC、WBC、自适应控制等）。

具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python语言，熟悉ROS（ROS1/ROS2）开发，有机器人仿真平台（Gazebo、Mujoco、MATLAB/Simulink）使用经验者优先。

具备机械臂真机调试经验，能够分析并解决实际运行中的精度、稳定性等问题，有工业机械臂或协作机械臂项目开发经验者优先。或具备腿足机器人真机调试经验，能够分析并解决实际运行中的步态稳定性、地形适应性等问题，有四足机器人或人形机器人项目开发经验者优先。

拥有良好的数学功底，掌握线性代数、概率论与数理统计、自动控制原理等基础知识，具备独立开展算法设计与优化的能力。

具备较强的学习能力、问题解决能力、沟通协调能力及团队协作精神，对机器人技术充满热情，能承受一定的项目压力。

有顶会/顶刊论文发表、机器人竞赛获奖经历或核心算法专利者优先。