工作内容
1研发下一代面向真实场景的灵巧操作算法(抓取规划在线适应多模态操作策略)，突破仿真与现实的鸿沟。
2构建高样本效率高鲁棒性的强化学习/模仿学习框架，解决灵巧手高维控制稀疏奖励难题。
3探索 Diffusion PolicyViT大模型等前沿技术在灵巧5操作中的创新应用与落地部署。
4主导算法从仿真训练 实机调试 场景验证的全链条闭环，直面传感器噪声机械延迟环境扰动等现实挑战。
5设计可解释可复现的算法实验，撰写高质量代码与技术文档。

学历要求国内知名高校或国际顶尖院校硕士及以上学历(计算机人工智能机器人自动化等相关专业)

岗位要求
我们定义的竞争力公式竞争力=学习力x02+热忱度x02+专业度x03+自主解决问题能力 x02 +团队协作力 x01我们以此评估人才价值--如果你对灵巧操作充满原始热爱，拥有快速进化的学习能力，专业扎实且能独当一面，你就是我们的完美因子!
1前沿算法的驾驭者 & 革新者:硬核专业度 (权重03)，精通灵巧操作核心算法，深度掌握强化学习(21逆强化学习档信学习等框架，并具备实际项目经验(仿真或实物);熟悉前沿算法技术，如 Diffusion Policy(DP)Vision Trans-former (ViT)图神经网络(GNN)多模态融合元学习等在机器人操作中的应用;具备扎实的数学基础:最优控制概率论优化理论深度学习:熟练使用PyTorch/TensorFlow，熟悉ROS/lsaac Gym等机器人开发
环境。
2具身落地的实战派(关键加分项):
自主解决问题能力 (权重02)& 学习力 (权重02)有硬件调试背景者优先!
理解算法在真实机器人(尤其是灵巧手系统)部署的挑战:延迟噪声不确定性系统标定;
能从仿真环境(Sim2Real)