职位描述
1. 技术战略与路线规划
制定机器人操作方向的中长期技术路线，明确模仿学习、强化学习、Diffusion/Flow Policy、VLA、世界模型等方法的应用边界、优先级和演进节奏。
2. 操作系统架构
负责操作能力的整体架构设计，定义观测空间、动作空间、模型接口、控制频率、状态反馈及失败恢复机制。
3. 数据与学习闭环
建立遥操作、人类示范、真机运行、仿真合成和失败样本的数据闭环；制定数据质量、任务覆盖、标注、回放和补采标准，持续提升模型成功率、泛化性和数据效率。
4. 真机部署与工程化
负责算法在真实机器人上的部署和性能优化，解决实时性、动作抖动、系统延迟、分布偏移、接触不稳定、遮挡、安全约束及Sim-to-Real等问题。
5. 评测与交付
建立操作能力的评测体系，以任务成功率、作业节拍、人工接管率、失败恢复率、长时间稳定性和跨场景泛化能力为核心指标，对标杆 Demo、客户场景及产品交付结果负责。
6. 软硬件协同
与本体、灵巧手、传感器、嵌入式和系统团队共同定义自由度、力矩、控制带宽、视觉、触觉及力传感等硬件需求，推动软硬件一体化优化。
7. 团队建设
负责操作团队的组织规划、人才招聘、任务拆解、技术评审、代码与实验评审及成员培养，建立结果导向、数据驱动、重视真机验证的研发文化。任职要求
1. 机器人、人工智能、自动化、计算机、控制、机械电子等相关专业硕士及以上学历，博士优先；具有突出真机成果者可不受学历限制。
2. 具有5年以上机器人相关研发经验，以及2年以上技术负责人、项目负责人或核心技术骨干经验。
3. 在以下方向中至少两个具备深入积累：
- 机器人学习、模仿学习或强化学习；
- VLA、视觉运动策略或机器人基础模型；
- 抓取、运动规划、轨迹优化及任务规划；
- 力控、阻抗控制、柔顺控制或灵巧手控制；
- 双臂协作、全身控制或移动操作；
- 遥操作、数据采集、Sim-to-Real或真机强化学习。
4. 具备真实机器人端到端研发经验，能够独立推动算法从方案设计、数据、训练和仿真走向真机部署；不能仅停留在论文、仿真或离线模型阶段。
5. 有复杂机器人系统架构设计和问题定位能力，能够处理跨算法、软件、硬件、数据和控制链路的系统级问题。
6. 具备团队领导力和良好的沟通能力，能够制定方向、识别关键矛盾并推动跨团队交付。
