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小米足式机器人运动控制算法工程师

社招全职A233922地点:北京状态:招聘

任职要求


1、硕士及以上学历(海外名校优先),机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等专业,理论功底深厚,有相关足式机器人传统控制经验更优; 
2、具有强化学习相关项目研究经验,熟悉Mujoco、Pybullet、Isaac Gym等机器人仿真平台,熟悉LinuxROS等操作系统;
3、掌握主流强化学习算法如DQN、PPO、DDPG、SAC等主流算法,熟悉PytorchTensorFlow机器学习框架;
4、扎实的C++python编程能力;
5、数学基础扎实,具有较强的学习与研究能力;
6、熟悉大模型理论者优先;

工作职责


1、开发基于机器学习的机器人控制策略,并与传统控制方法互补; 
2、负责算法策略的训练与移植部署,实现算法sim2real在机器人实机上落地应用; 
3、持续跟踪国内外前沿研究成果,并进行相关算法复现。
包括英文材料
学历+
机器学习+
强化学习+
Linux+
ROS+
算法+
PyTorch+
TensorFlow+
C+++
Python+
大模型+
相关职位

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实习

1. 开发基于强化/模仿学习的机器人行走及全身控制策略; 2. 开发复杂地形下基于视觉的强化学习行走策略; 3. 负责算法策略的训练与移植部署,实现算法sim-to-real在机器人实机上落地应用; 4. 持续跟踪国内外前沿研究成果,并进行相关算法复现; 5. 编写相关技术文档,推动团队技术沉淀与知识共享。

更新于 2025-08-20
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社招

1. 负责足式机器人的运动控制算法的开发、调试和测试; 2. 构造编写机器人控制相关的SDK,给内部同事或客户使用; 3. 辅助参与产品的规划设计,给机械、电子等硬件出设计意见; 4. 机器人相关测试、生产用程序的编写。

更新于 2025-09-15
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社招3年以上算法序列

1. 研发足式机器人全身运动控制(locomotion)算法,提升动态性能与稳定性; 2. 设计复杂环境下的多自由度机器人运动控制策略,支持实时动态调整; 3. 推动机器人全身运动控制算法的系统集成、仿真验证和硬件部署; 4. 优化控制算法在嵌入式系统中的性能,满足实时性和低功耗需求; 5. 探索机器人全身运动控制在工业、服务或特定场景中的技术应用和落地机会

更新于 2025-08-18
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校招

1. 研发适用于足式机器人决策规划的深度强化学习算法; 2. 负责强化学习规划控制算法的sim2real开发; 3. 负责深度强化学习算法的模型开发、调试与实际机器人验证。

更新于 2025-08-14