运动控制算法工程师-安克智造（深圳）

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师起步，逐步成长为机器人运动控制领域的专家
• 有机会参与前沿机器人项目，积累丰富的实战经验，向技术专家或技术管理方向发展
• 随着机器人行业的发展，该领域的专业人才需求持续增长，职业前景广阔
• 负责四足、人形机器人运动控制算法的研发，包括轨迹规划、运动控制和力控策略
• 利用仿真环境（如 MuJoCo、Isaac Gym）和实物测试，优化算法性能并解决实际问题
• 参与运控系统的端侧部署，确保算法的可靠性和鲁棒性，并支持跨团队集成
• 跟踪强化学习、系统辨识等前沿技术，持续提升运控系统的能力上限
• 扎实的机器人运动学、动力学理论基础，熟悉轨迹规划、运动控制或力控策略
• 熟练使用 C++ 或 Python，具备良好的编程能力
• 有使用 MuJoCo、Isaac Gym 等仿真环境的经验，能够进行算法验证
• 对强化学习、系统辨识等前沿技术有了解，具备学习能力

申请策略

• 关注安克创新的招聘动态，了解公司文化和业务方向
• 在面试中展示对机器人技术的热情和解决问题的能力
• 突出机器人相关项目经历，如四足、人形机器人开发或仿真项目
• 强调编程能力，特别是 C++ 和 Python 的熟练程度
• 展示对 MuJoCo、Isaac Gym 等仿真工具的使用经验
• 提及对强化学习、系统辨识等前沿技术的了解或实践
• 提前学习强化学习、系统辨识等前沿技术，并尝试在仿真环境中实践
• 熟悉机器人操作系统（ROS）和常用仿真工具，提升项目经验

面试指南

• 回答项目经验时，采用 STAR 法则，突出你的角色、行动和成果
• 对于算法设计问题，先阐述基本原理，再结合具体场景提出解决方案
• 展示对仿真和实物测试的理解，强调迭代优化和问题解决能力
• 请介绍一个你参与过的机器人运动控制项目
• 如何设计一个四足机器人的步态规划算法？
• 在仿真环境中，如何评估运动控制算法的性能？
• 你对强化学习在运动控制中的应用有何理解？
• 如何解决运动控制算法在实物部署中遇到的问题？