美团无人机-电机驱动硬件工程师（机器人方向）
任职要求
1. 电子科学与技术、电气自动化、机电一体化、控制工程等相关专业；本科5年以上工作经验；研究生3年以上工作经验； 2. 有永磁同步电机驱动器硬件开发和调试经验；对其工作原理、控制方式、性能指标和测试方法等有深入了解； 3. 具备扎实的硬件电路设计基础，包括模拟电路和数字电路，熟悉各种电子元器件应用及选型；熟悉MOSFET、IGBT、GaN驱动和保护设计；熟悉相关仪器仪表的使用； 4. 熟悉电机控制中常用的传感器检测技术和应用； 5. 熟悉MCU电路设计；SPI、CA…
工作职责
1. 负责机器人产品电机控制系统的方案设计和硬件实现，关键元器件选型、电路原理图、PCB设计、测试验证与生产导入工作； 2. 基于产品/系统需求，对关键设计指标进行拆解，用仿真/测试方法对需求做正向评估； 3. 参与电机及驱动硬件的调试与硬件故障的分析； 4. 负责机器人电源，驱动器，编码器，传感器等部件的选型、与供应商进行关键参数技术交流； 5. 解决产品研发过程中出现的可靠性问题，质量问题，EMC问题，功能以及性能等问题； 6. 负责设计方案文档，生产文档等相关文件的编写与归档，完成产品认证相关工作。
1、端侧机器人硬件全栈整合： 设计机器人"大脑"(决策中心)的高性能计算平台,支持复夏杂AI算法实时处理； 。构建"小脑"(运动控制)硬件系统,实现低延迟传感-控制闭环,确保运动精度与可靠性； 。推动大脑-小脑硬件协同架构设计,解决系统级通信、供电与热管理挑战； 2、前沿技术探索：跟踪AI硬件(存算一体、光互连等)、机器人灵巧控制、新新型传感器等前沿技术，主导技术预研与原型验证;承担高风险、高潜力创新项目,推动技术边界突破； 3.跨领域协同：与软件/算法团队协作，定义硬件-软件接口规范,优化系统级性能；指导硬件团队实现设计落地，解决量产过程中的工程问题。
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。
带领团队，负责美团无人机硬件产品线中所有嵌入式系统的设计，开发，交付，维护。目标打造安全，可靠，高性能，高可维护，数据驱动的一流嵌入式系统。 一线技术贡献 (Hands-On Contribution): 保持深入的一线技术能力，直接贡献 / 指导 system level design，在团队需要的时候，可以随时参与一线的开发，带领团队调试复杂的系统级问题。 技术领导力 (Technical Leadership): 推动嵌入式系统的技术愿景、芯片选型，架构设计和路线图规划。坚定而有效的帮助团队建立并贯彻嵌入式软件开发的最佳实践，以身作则，通过高质量的 code review（C/C++, Rust）以及文档实践，测试设计，践行 engineerring excellence。 Lead & Mentor: 领导、管理并发展一支 high-performing 嵌入式软件工程师团队。提供技术指导、职业发展规划和日常辅导。 执行与交付 (Execution & Delivery): 与产品经理及其他工程负责人合作，将需求和模糊的问题转化为可执行的计划。负责管理项目的计划，优先级和交付成果。 跨职能协作 (Cross-Functional Collaboration): 在嵌入式领域之外，发挥广泛的技术影响力和出色的技术理解力和沟通能力，与硬件、Linux 平台软件和云端软件团队紧密合作，确保软硬件的无缝集成，交付一致的产品功能。 技术创新 (Innovation): 紧跟嵌入式领域的趋势——从新型 MCU 和 SoC，到现代开发实践，如嵌入式CI/CD、security hardening, diagnostics，telemetry 等 —— 并引导团队采纳和应用这些新技术。
1. 算法设计与开发 - 负责摄像设备的高精度运动控制算法研发，包括姿态解算、轨迹规划、稳定跟踪、抗干扰等。 - 应用现代控制理论（如LQR、MPC、自适应控制、模糊控制、滑模控制等）优化系统动态性能。 - 解决非线性、时变系统及复杂环境下的控制问题（如震动、负载变化等）。 2. 建模与仿真 - 建立云台系统的运动学、动力学模型，进行多体系统仿真（Matlab/Simulink、ROS等）。 - 设计传感器（IMU、编码器、视觉）与执行机构（电机、舵机）的融合控制策略。 3. 系统集成与调试 - 配合硬件团队完成电机选型、驱动器调试及实时系统（RTOS/Linux）部署。 - 通过实验数据迭代优化算法参数，提升云台响应速度、精度和鲁棒性。 4. 前沿技术研究（optional） - 探索AI/机器学习在控制领域的应用（如强化学习、神经网络控制）。 - 研究多自由度协同控制、路径规划等算法。