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【研发中心】2026届机器人控制算法工程师（博士）(J22765)
【研发中心】2026届机器人控制算法工程师（博士）(J22765)
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
博士
机器学习工程
Pytorch
Ros
Tensorflow
强化学习
机器人控制
模仿学习
AI 估算 · 25k–40k
博士学历稀缺，机器人算法方向热门，大华股份为上市巨头，薪资面议但竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2026届博士的机器人控制算法工程师岗位，属于大华股份研发中心
你将专注于双足/四足仿生机器人的决策规划与强化学习算法开发，将前沿算法在实际机器人上落地验证
岗位要求深厚的理论基础和实战经验，适合在机器人控制领域有研究积累的博士人才
最低要求
博士及以上学历，计算机、自动化、人工智能、应用数学等专业，理论基础扎实
了解强化学习算法如PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等，熟练使用PyTorch和TensorFlow机器学习框架之一
具有模仿学习或强化学习相关项目研究经验，熟悉Gazebo、Mujoco、Pybullet、Nvidia Isaac Gym等机器人仿真软件
熟悉C++、Python等编程语言，熟悉Linux操作系统，了解 ROS 中间件
工作职责
开发适用于多自由度双足、四足仿生机器人的决策规划算法和控制策略
负责强化学习算法模型开发和移植部署，并在实际机器人上调试验证并落地应用
跟踪国内外前沿学术成果，复现相关算法并优化改进
优先资格
有大模型和分布式深度学习训练系统使用经验的优先
有通过触觉/视觉感知传感器进行足式机器人学习经验的优先
之前从事机器人/无人机运动控制、SLAM、3D重建等算法研究工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 机器人控制是高速发展的前沿领域，技术含量高，个人成长快
- 大华股份为上市公司，平台稳定，资源丰富，研发体系成熟
- 博士学历起点高，有参与前沿研究和实际产品落地的双重机会
- 杭州地理位置优越，生活与工作环境较好
- 机器人控制算法复杂，研发难度大，需要持续学习和攻关
- 强化学习训练需要大量计算资源，可能面临长周期调试过程
- 适合对机器人技术有强烈兴趣，具备扎实算法基础和独立研究能力的博士毕业生
缺点 / 挑战
- 校招博士可能面临较大科研压力，需平衡论文产出与工程落地
角色解读
- 从算法工程师起步，逐步成长为机器人控制领域的专家，主导核心算法模块
- 可以转向技术管理方向，带领团队负责机器人产品的算法研发
- 在机器人与AI交叉领域持续深耕，成为行业稀缺的复合型人才
- 开发双足/四足仿生机器人的运动决策与规划算法，实现稳定行走和复杂动作
- 设计并训练强化学习模型，并部署到真实机器人上，调试优化实际表现
- 跟踪学术前沿，复现最新算法，结合工程需求进行改进落地
- 扎实的机器人学和控制理论基础，熟悉常见强化学习算法（PPO、SAC等）
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow进行模型开发，掌握C++/Python编程
- 具备机器人仿真经验（Gazebo、Isaac Gym等），了解ROS和Linux开发环境
- 有模仿学习或足式机器人项目经验者更佳
申请策略
- 博士校招竞争激烈，建议直接联系内部人员或参加校园宣讲会
- 申请时说明对机器人方向的长期热情，并展现未来的研究规划
- 突出博士期间的研究成果，特别是强化学习、机器人控制相关的项目经历
- 展示具体的仿真环境使用经验（如Isaac Gym、Gazebo）和算法实现细节
- 如有多足机器人实际调试经验，务必重点描述
- 强调编程能力，如C++/Python的熟练度和工程实践
- 提前熟悉大华股份的机器人产品方向，了解足式机器人的行业应用
- 巩固ROS和仿真软件的使用，可尝试复现一些baseline算法
面试指南
- 用STAR法则组织项目经历：情境、任务、行动、结果
- 对比算法时，从适用场景、计算复杂度、样本效率、稳定性等维度分析
- 对仿真的迁移问题，强调sim-to-real策略，如域随机化、系统辨识等
- 请详细讲解你之前做过的强化学习项目，包括算法选择、训练过程和遇到的问题
- PPO和SAC的区别是什么？在机器人控制中如何选择？
- 如何将仿真训练的模型迁移到真实机器人？有哪些关键挑战？
- 你对双足或四足机器人的平衡控制有哪些理解？
- 假设需要设计一个贪吃蛇机器人抓取算法，你会如何构建强化学习训练框架？
职位点评
71
综合评分
前沿机器人算法研究岗，博士高起点，成长空间巨大，但工作强度与WLB未知。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿研究，能接受高强度工作节奏的博士人才。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
薪资面议但预计具有竞争力，大华股份属于上市公司，福利较完善，但JD中未明确具体薪资和福利项目。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
90较高
机器人控制与强化学习为前沿技术，博士学历起点高，有大量学习和成长机会，发展潜力大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C、PyTorch、TensorFlow、模仿学习、机器人控制
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点杭州，仅现场办公，无远程或弹性信息，WLB不明确，需承担较大研发压力。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
机器人技术具有较高社会价值，行业处于高速增长期，能参与前沿研究实现技术突破，意义感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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