职位描述
校招、实习均可投递，薪资面议
你将负责
• 面向机器人运控和操作问题，设计与实现强化学习/模仿学习算法
• 在仿真环境中构建训练任务与pipeline，并推进sim2real落地
• 推动算法在真实机器人上的部署、调试与性能优化
• 与硬件/系统团队协作，实现稳定可靠的闭环控制任职要求
我们希望你具备
• 计算机 / 机器人 / 自动化等相关背景
• 扎实的强化学习或控制基础，具备实际项目经验
• 熟悉 Python + PyTorch / JAX 等框架
• 熟悉MuJoCo/IsaacSim等模拟器
• 熟悉常见强化学习算法（如 PPO 等），并有实际应用经验
• 了解机器人基础（运动学 / 动力学 / 控制）
加分项
• 有人形机器人运控和机器人操作的经验
• 有 sim2real / online RL / 实机数据闭环经验
• 有端侧部署与推理优化经验（Jetson / TensorRT 等）
• 有顶会论文或开源项目经验
我们的工作方式
• 强调真实闭环：算法不仅在仿真中work，更要在真实机器人上稳定运行。
• 强工程导向：从数据→模型→部署全链路打通，而不是单点算法优化。
• 鼓励快速迭代：在仿真与真机之间高频循环，快速验证与修正。
• 强协同：算法、硬件、系统紧密配合，共同解决复杂具身问题。
