公司简介：
掌门1对1，专注为8—18岁孩子提供一对一专属定制化辅导。其前身是由清华、北大、交大、浙大、复旦精英联合创立的状元俱乐部。2014年，为满足更多学员及家长对高品质个性化定制教育的需求，掌门1对1全面转型提供线上教育服务。深耕教育多年，掌门1对1深谙中小学生学习教育痛点，拥有超过10万套独立研发教材资料以及700万各省各学科专业题库资源，服务质量备受广大家长学生肯定。2017年，掌门1对1注册学员超过200万人，学员覆盖全国600多个城市。在招职位如下：
机械臂算法工程师
工作城市：上海
薪资：30k-60k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：30k-60k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
base 上海
职位描述
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。
职位描述
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。
机械臂算法工程师
工作城市：南京
薪资：30k-60k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：30k-60k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
base 上海
职位描述
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。
职位描述
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。
机械臂算法工程师
工作城市：苏州
薪资：30k-60k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：30k-60k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
base 上海
职位描述
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。
职位描述
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。
具身智能-机械臂算法
工作城市：杭州
薪资：30k-50k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：30k-50k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
职位描述
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。
具身智能-机械臂算法工程师
工作城市：深圳
薪资：35k-50k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：35k-50k
学历要求：硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
职位描述
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。
1、机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现;
2、实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测，提升复杂交互场景下的操作稳定性
3、参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真;
4、参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化;
5、针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
职位要求
1、深入理解机器人学原理，掌握刚体运动学和动力学，熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法，有轨迹规划、力感知力控制、碰撞检测等算法开发经验;
2、熟悉主流路径规划算法，包括A*、RRT*、PRM等，并有应用经验;
3、掌握最优化理论和数值优化技术，能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题，了解常用的QP求解方法和求解器;
4、熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言，熟练使用Eigen矩阵库，至少熟悉一种物理仿真平台如Bulet、MuJoCo、Webots，并了解ROS2框架;
5、熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项，并有应用经验。。