大疆嵌入式工程师（上海）
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、电子、通信、自动化、车辆工程或软件相关专业优先； 2. 熟悉C/C++编程语言，具有良好的代码编写习惯； 3. 具有扎实的数字电路、模拟电路、微机原理等专业理论基础知识； 4. 具有一定的硬件基础知识，能够看懂原理图，掌握基本的硬件调试工具的使用方法（如示波器、逻辑分析仪等）； 5. 具有嵌入式相关开发经验，熟悉ARM/DSP等任一平台的体系架构； 6. 熟悉一种及以上常用外设接口，如USB/UART/I2C/SPI/CAN/SD/BLE/MIPI/以太网/I2S/PDM等； 7. 至少具有以下条件之一： ① 熟悉Linux或者某一款RTOS，了解其操作系统原理，具有驱动开发或者应用开发经验； ② 熟悉Linux/RTOS内核调试工具，熟悉内存管理、线程、任务调度、中断管理和存储等模块，具有实战经验； ③ 熟悉音视频编解码，具有流媒体相关开发经验，了解V4L2、ALSA、D…
工作职责
你将深入最底层的技术，从芯片第一条指令到整个复杂智能系统，整个软硬件系统都将为你敞开； 你将探索各类应用场景，设计实现安全、易用、智能的功能，为全球用户带来全新的体验； 多通道发展路线，纯粹的工程师文化，期待才华横溢、充满热情的你加入大疆！ 1. 深入理解产品，参与到产品开发的整个生命周期中，包括需求定义、方案设计、实现、测试、生产、售后等； 2. 基于芯片平台，设计并开发高性能、高可靠、高安全、高效率的智能硬件解决方案； 3. 设计并构建复杂异构的系统平台，优化系统及资源部署，比如RTOS、Linux、Android、安全OS、AI库、多媒体系统平台等； 4. 深入参与算法部署与优化，实现部署各类算法，并不断优化提升算法性能； 5. 深入参与软硬件协同设计，如芯片、硬件、结构协同设计，软硬件系统建模和量化分析，以达到系统性能、功耗、成本的最优，提升产品竞争力； 6. 深入参与驱动开发、中间件开发、框架开发，解决系统稳定性和性能问题； 7. 输出相关技术文档并构建领域知识库。
1、负责机器人本体结构设计，包括但不限于关节、肢体、躯干等关键部件的设计，保证机械机构合理性和可靠性 2、对机器人机械零部件进行硬件规格设计，包括材料选择、尺寸确定、公差控制等。 3、优化机器人结构构型，提高机器人的运动稳定性、操作精度 4、负责设计图纸输出、跟进和组装，负责对供应链制造工艺的调研和评估
1. 负责具身智能系统的伺服控制算法设计与开发，包括位置、速度、力矩控制等； 2. 结合动力学建模与传感器反馈，优化高精度、低延迟的实时控制算法； 3. 研究并实现自适应控制、鲁棒控制、模型预测控制（MPC）等先进算法，提升系统动态响应与抗干扰能力； 4. 与硬件团队协作，完成控制算法在嵌入式平台（如DSP、FPGA、ROS等）的部署与性能调优； 5. 设计仿真与实验验证方案，分析系统性能并持续优化算法； 6. 跟踪前沿技术（如强化学习、仿生控制、多模态感知融合等），探索其在伺服控制中的应用。
1. 路径规划 ‒ 开发适用于多种场景（如机器人导航、自动驾驶、无人机等）的路径规划算法； ‒ 实现经典和前沿的全局及局部路径规划方法（如 A*、Dijkstra、RRT、DWA 等），优化路径规划的效率和鲁棒性； ‒ 处理动态环境中的路径生成和调整，解决复杂场景下的避障问题。 2. 行动决策 ‒ 研究并实现具身智能体的行动决策算法，设计任务分解和行为选择的逻辑； ‒ 基于行为树（Behavior Tree）、有限状态机（FSM）等方法，构建模块化的决策框架； ‒ 开发多智能体协作与竞争的行动决策模型，支持复杂交互任务的执行。 3. 强化学习（Reinforcement Learning，RL） ‒ 针对具身智能场景（如机械臂控制、机器人动态避障、导航等），设计强化学习的 reward 函数和训练策略； ‒ 实现主流深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO、SAC 等），解决高维连续控制与探索问题； ‒ 优化强化学习模型的收敛速度和鲁棒性，提升算法在实际场景中的表现。 4. 模仿学习（Imitation Learning，IL） ‒ 通过专家示范数据（如轨迹、动作序列）训练智能体，实现模仿人类/智能体行为； ‒ 应用行为克隆（Behavior Cloning, BC）、逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）等技术解决稀疏奖励问题； ‒ 结合模仿学习与强化学习，提升智能体在复杂任务中的学习和泛化能力。 5. 算法优化与工程实现 ‒ 优化算法的计算效率和资源占用，适配实时性要求 ；‒ 在仿真环境（如 Gazebo、PyBullet、Mujoco 等）和真实设备中验证算法性能； ‒ 配合嵌入式团队完成算法在终端设备上的部署与优化。 6. 技术研究与创新 ‒ 跟踪具身智能领域的前沿算法进展，探索新技术的实际应用； ‒ 研究多模态感知与决策（如视觉、语音、触觉）的融合方法，提升智能体的环境理解与行动能力； ‒ 参与长期自主学习、在线学习和自适应学习系统的设计与开发。
1、负责VR/AR类产品Prorotyping方案的设计和研发； 2、完成相关驱动和固件代码的编写和调试； 3、配合硬件、逻辑工程师进行调试测试，高质量完成项目； 4、对固件算法进行性能优化； 5、参与系统问题分析定位和技术攻关； 6、负责相关文档的撰写和整理。