狮子山实验室-机器人运动控制资深研究员（技术负责人）(J33382)

1. 01

   负责人形机器人与四足/四轮足机器人运动控制系统的总体技术架构设计与技术路线规划，制定3—5年运动控制技术发展路线图，搭建机器人运控基座。

2. 02

   主导基于模型与数据驱动的先进运动控制算法研发，包括但不限于模型预测控制（MPC）、全身控制（WBC）、最优控制、强化学习（RL）、模仿学习（IL）等，实现人形机器人稳定行走、奔跑、跳跃及双臂灵巧操作等全身运动能力，以及四足/四轮足机器人在复杂地形下的高动态运动与通过能力。

3. 03

   主导机器人运动控制算法的仿真训练体系与sim-to-real技术闭环建设，建立高效的数据生成、训练、验证与部署流程，推动算法从仿真环境向真实机器人的高效迁移。

4. 04

   带领团队实现运动控制算法从研究验证到产品级应用的技术转化，建立高实时、高可靠、可复用的运动控制软件架构与工程规范。

5. 05

   负责运动控制方向团队建设与技术领导，制定人才培养计划，建立研发流程与测试验证体系，管理技术项目与资源分配。

6. 06

   跟踪国际前沿技术，组织开展关键技术预研与攻关；作为核心技术负责人参与公司技术战略规划，与硬件、大模型、产品等团队紧密协作，确保技术方案可落地、可产品化。

1. 01

   博士学历优先，机器人学、控制科学与工程、计算机科学、人工智能、机械电子等相关专业。

2. 02

   8年以上机器人运动控制或相关领域研发经验，其中至少3年技术团队管理经验，具备科学家/专家层级的技术判断力与领导力。

3. 03

   在机器人运动控制领域具备深厚理论基础与工程实践，深入掌握模型预测控制、全身控制、最优控制、状态估计等核心技术；同时对基于强化学习、模仿学习等数据驱动方法在真实机器人运动控制中的部署有实际经验。

4. 04

   具备机器人运动控制基座或类似技术体系的搭建经验，能够从全局视角规划算法、数据、仿真与部署架构。

5. 05

   熟悉机器人仿真平台（如Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo等）及sim-to-real方法论，对仿真训练、域随机化、系统辨识等有深入理解。

6. 06

   具备从0到1主导机器人运动控制算法产品化或整机落地经验者优先；同时具备人形与四足/四轮足平台经验者优先。

7. 07

   具备出色的跨学科团队领导与沟通能力，能够制定并推动中长期技术路线落地。

加分项

1. 01

   有从零搭建机器人运控技术体系和团队的经验。

2. 02

   在国内外知名机器人公司或研究机构担任核心技术或管理岗位。

3. 03

   在机器人领域顶级会议（ICRA、IROS、RSS等）或权威期刊发表过高影响力论文。

4. 04

   在机器人运动智能、sim-to-real、强化学习/模仿学习用于真实机器人方面有代表性成果或开源贡献。