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蚂蚁集团-机器人控制算法工程师-双臂操作方向
蚂蚁集团-机器人控制算法工程师-双臂操作方向
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Pinocchio
双臂协同
强化学习
机器人控制
模仿学习
运动规划
AI 估算 · 35k–65k
蚂蚁集团上海算法岗，3年以上经验，薪资竞争力强，参考行业高阶水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责蚂蚁集团人形机器人双臂操作方向的运动规划与强化学习算法研发，涉及手臂拟人化规划、双臂协同控制等前沿技术
你将参与从仿真验证到实机部署的全链路开发，运用数据驱动方法提升机器人动作的泛化能力
适合具备扎实机器人学基础与强化学习经验的算法工程师
最低要求
控制科学与工程、机器人学、模式识别等相关专业，硕士及以上学历，3年以上相关工作或研究经验
扎实的机器人运动学与动力学基础，熟练使用 Pinocchio、RBDL 等刚体动力学库
熟悉最优化理论与数值计算方法，具备 OSQP、qpOASES 等二次规划求解器的实际使用经验
具备人形机器人 Retargeting 经验，有扎实的强化学习/模仿学习算法基础，能够适配不同机器人构型
熟练使用 C++/Python 进行算法开发，熟悉 Linux 开发环境与工具链
熟悉 MuJoCo、Isaac Gym/Lab 等主流机器人仿真平台
具备良好的团队协作意识与沟通能力，工作认真负责，有较强的自驱力与问题拆解能力
工作职责
负责人形机器人整体运动规划算法的设计、开发与优化，涵盖手臂拟人化运动规划、双臂协同规划等方向，保障机器人运动的流畅性、高效性与稳定性
负责双臂机器人强化学习/模仿学习算法的前沿追踪、开发与持续优化，通过数据驱动方法提升机器人动作生成的泛化能力与多样性
负责双臂协同操作任务的算法落地，包括但不限于协同抓取、搬运、人机交互等复杂场景，推动算法从仿真验证到实机部署的全链路闭环
优先资格
在机器人或相关领域顶级会议/期刊（如 ICRA、IROS、CoRL、RSS、RA-L）发表过论文
有人形机器人、协作机器人等实机项目经验
参与过开源机器人项目，或有技术博客/笔记，能体现对工程问题的独立思考
热爱机器人领域，动手能力强，有 RoboMaster、RoboCon、RoboCup 等机器人竞赛经历
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台资源丰富，算法落地场景真实且有影响力
- 聚焦人形机器人双臂操作，属于行业前沿技术，技术积累价值高
- 团队专业，可接触顶级机器人会议论文，参与开源社区
- 算法难度极高，需扎实的数理基础和动手调试能力
- 机器人领域更新快，需持续追踪前沿论文
缺点 / 挑战
- 实机部署调试周期长，责任压力较大
- 适合对机器人技术有热情、具备扎实运动控制与强化学习背景、敢于挑战复杂算法工程问题的求职者
角色解读
- 可向机器人算法专家或技术负责人方向发展，主导复杂算法模块
- 有机会接触多模态感知、全身协调等更前沿的机器人技术
- 在蚂蚁集团可横向拓展至其他 AI 应用场景，如自动驾驶、工业机器人
- 设计人形机器人的手臂运动规划算法，确保动作流畅且高效
- 开发和优化双臂协作的强化学习/模仿学习模型，提升任务泛化能力
- 将算法从仿真环境迁移至实体机器人，完成抓取、搬运等真实场景闭环
- 扎实的机器人运动学与动力学基础，熟练使用 Pinocchio、RBDL 等库
- 精通强化学习/模仿学习算法，熟悉 MuJoCo、Isaac Gym 仿真平台
- 优秀的 C++/Python 编程能力，掌握 OSQP 等优化求解器
申请策略
- 申请时附上技术博客或 GitHub 项目，展示独立思考与工程落地能力
- 面试前准备一个完整的双臂操作案例，从算法设计到实验分析
- 突出机器人运动规划或双臂协作项目经验，详细说明算法设计与仿真验证过程
- 强调强化学习/模仿学习成果，包括仿真迁移至实机的案例
- 列出顶会论文、竞赛获奖或开源贡献，体现技术深度与工程能力
- 补强 Pinocchio、MuJoCo 等工具的实际使用经验
- 复习优化理论（二次规划、数值优化）并练习 OSQP 代码
- 了解人形机器人 Retargeting 与全身协调控制基础
面试指南
- 首先阐述理论基础（如运动学模型、优化目标），再结合具体项目经历说明实现细节
- 遇到问题先分模块隔离排查，使用日志和可视化工具分析异常，逐步逼近根因
- 展示系统性思考：从问题定义、文献调研、仿真验证到实机部署的全流程视角
- 请解释人形机器人手臂运动规划中逆运动学与轨迹优化的关键方法
- 如何设计一个强化学习环境让双臂机器人学会协同抓取？请给出状态、动作、奖励函数
- 描述你曾用过的仿真平台（如 MuJoCo）与实机部署之间的差异，如何解决迁移问题？
- 谈谈你对 Retargeting 的理解，以及如何适应不同机器人构型？
- 当算法在仿真中表现好但在真实机器人上失败时，你会如何调试？
职位点评
69
综合评分
大厂机器人算法核心岗，前沿技术栈 (RL+双臂)，成长性极强，工作强度可能较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合看重技术成长与前沿挑战，能接受高强度研发工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资未公开但大厂算法岗通常有竞争力，福利未明确提及。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展
90较高
前沿技术方向（人形机器人、强化学习），课题具有挑战性，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈运动规划、强化学习、模仿学习、Pinocchio、MuJoCo、Isaac Gym
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
工作地点在上海，未提及弹性工作或远程，大厂算法岗通常强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
机器人技术具有较强行业前景与社会价值，但具体使命感信号不足。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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