全面参与/安排/计划/管理，产品立项/研发/测试/生产的整个流程，其他常见嵌入式机电系统软件的开发。

1．开发基于Lidar/Camera/IMU/GNSS等多传感器融合的标定、定位、建图算法； 2．开发基于Lidar/Camera的高程图、地形重建、环境感知算法； 3．开发基于四足/人形机器人的全局规划器、局部规划器算法； 4．负责机器人自主导航、巡检功能调试及落地应用； 5．输出方案设计、模块和版本发布等相关文档； 6．持续优化产品标准化程度与可服务性，提升项目交付效率和稳定性；

1. 机电控制系统开发，控制相关嵌入式软件开发，控制相关传感器、结构等的开发； 2. 产品可靠性测试、研发及生产用测试台、治具等的开发； 3. 负责相关产品的售前、生产、售后等环节的技术支持工作。

1. 负责大语言模型及多模态大模型的预训练开发和调优工作； 2. 负责基于大模型的机器人控制算法设计、训练、数据集处理、及真机部署测试； 3. 负责大模型训练效率提升，如：模型并行、flash attention、LoRA； 4. 负责跟进领域最新进展，预研和评估大模型在机器人领域的应用, 如RT系列等。

1. 负责机器人主控板、传感器、永磁同步电机驱动等硬件电路的完善设计，包括原理图、PCB Layout、PCB板的设计/布局； 2. 负责相关元器件选型、验证； 3. 负责电路板的硬件调试，并配合软件完成电路板的联调； 4. 负责EMC/EMI电磁兼容的设计与测试； 5. 负责相关项目文档编写； 6. 解决完善产品硬件电路设计及量产过程中的相关问题。

1. 设计并实现机器⼈多模态交互数据的分布建模与处理体系，对⼤规模具身数据进⾏价值评估； 2. 设计⾃动化数据筛选、难例挖掘与负样本⽣成机制，实现⾼质量数据的规模化⽣产与迭代优化； 3. 建⽴⾯向具身智能模型的评估体系，定义数据质量与模型性能之间的量化指标； 4. 与模型算法与训练团队协同，构建“数据–模型”协同进化机制，持续提升机器⼈操作泛化；

1. 负责⼤规模算⼒集群下AI框架的设计与建设。 2. 构建并维护⼤规模算⼒集群的分布式训练系统，⽀持⼤模型训练。 3. 优化⼤模型训练 GPU 利⽤率、内存占⽤和训练吞吐量，消除训练瓶颈。 4. 优化数据加载器效率，缩短从数据到达模型训练的耗时。 5. 与研发团队密切合作，⽀持多模态⼤模型及运控模型训练优化。 6. 构建低延迟推理流⽔线：⽤于机器⼈实时控制，并应⽤量化（Quantization）、蒸馏（Distillation）和模型编译等技术优化推理性能。

1. 设计⾼吞吐量数据流⽔线，⽤于摄取、验证和转换机器⼈多模态数据（如视频、本体感受、动作数据）。 2. 构建存储系统与元数据索引，实现⼤规模数据集的⾼效管理； 3. 开发研究⼯具，⽤于调试、可视化和实验分析。 4. 与⼤模型算法团队、数据采集团队、⼯程训练团队密切合作，建⽴数据系统迭代流程；