机械臂算法/强化学习算法/VLA算法

目前机械臂、强化学习、VLA算法都有在招，欢迎感兴趣的小伙伴投递！ 岗位一：机械臂算法工程师 工作职责 1.设计与实现机械臂的运动规划，轨迹生成，避障，解决复杂环境下的避障和优化问题。 2.进行机械臂控制算法的开发与调试，提升机械臂的动态性能和稳定性。 3.结合传感器（视觉、力觉等）反馈，实现机械臂的闭环控制和自适应调整。 4.进行机械臂仿真系统搭建，验证算法可行性。 5.与团队成员协作，解决机械臂在实际应用中的技术问题。 任职资格 1.硕士及以上学历，自动化、机械电子、机器人、控制工程等相关专业。 2.熟练掌握机械臂运动与控制理论，运动学、动力学分析。 3.熟悉机械臂路径和轨迹规划，熟悉使用机械臂算法库。 4.熟悉MIT模式/机械臂阻抗/导纳/力位混合控制。 5.具有扎实的数据结构与算法基础，掌握优化方法，熟悉机器人操作系统（ROS）或机械臂控制系统。 6.具备良好的团队协作精神和沟通能力。 岗位二：强化学习算法工程师 工作职责 1、适用于机器人、灵巧手方向的深度强化学习算法、模仿学习算法研究与开发。 2、通过仿真环境验证算法能力，实现效果。 3、在真实环境中实现与评估，确保算法能够在实际环境中运行。 4、负责深度强化学习相关的前沿技术创新研究与探索。 任职资格 1、深度强化学习、模仿学习相关领域的硕士或博士，有实际的机器人产品落地经验。 2、熟悉机器人仿真环境，如NVIDIA Isaac Lab/Sim、MuJoCo等。 3、掌握常用的深度强化学习算法，如PPO、A3C、SAC等，熟悉基础计算机视觉。 岗位三：机器人VLA算法工程师 工作职责 1、适用于多自由度机器人多模态大模型和扩散模型算法研究与开发。 2、通过仿真环境验证算法能力，实现效果。 3、在真实环境中实现与评估，确保算法能够在实际环境中运行。 任职资格 1、硕士及以上学历，熟悉强化学习和模仿学习，包括ACT，diffusion policy或者vla模型。 2、具备ACT、MT-ACT、RDT-1B、Pi-Zero、OpenVLA等算法相关研究背景经验者优先。 3、熟悉Nvidia Isaac Lab/Sim机器人仿真平台。