运动控制算法工程师-安克智造（深圳）

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为机器人控制领域的专家，深入研究足式机器人运动控制
• 可向技术管理方向发展，带领团队负责整个运控系统
• 随着具身智能赛道发展，可转向人形机器人等前沿领域，成为行业稀缺人才
• 研发四足、人形等机器人的运动控制算法，包括轨迹规划、力控策略，将大模型动作意图转化为实际运动
• 使用 MuJoCo、Isaac Gym 等仿真工具进行算法验证，并参与实物测试，解决算法性能问题
• 负责运控系统的端侧部署，确保算法在机器人硬件上稳定运行，并支持跨团队集成
• 跟踪强化学习、系统辨识等前沿技术，持续优化运控系统性能
• 扎实的机器人学基础，包括运动学、动力学和主流控制算法
• 精通 C++/Python，熟悉 Linux/Git 和 ROS 开发框架
• 熟练使用 MuJoCo、PyBullet、Isaac Gym 等仿真工具
• 有足式、轮式或机械臂等机器人调试经验，了解强化学习在控制中的应用

申请策略

• 关注安克创新的机器人产品线，了解其技术方向，在面试中展示对公司的了解
• 准备一个完整的机器人控制项目案例，从仿真到实物，展示解决问题的能力
• 突出机器人相关项目经验，特别是足式或机械臂的调试和算法实现
• 强调仿真工具的使用经验，如 MuJoCo、Isaac Gym，并展示具体成果
• 列出发表的论文或参与的研究项目，体现学术能力
• 展示 C++/Python 编程能力，以及 ROS 开发经验
• 如果尚未掌握强化学习，建议学习 DRL 基础，并尝试在仿真环境中应用
• 熟悉 Isaac Gym 或 MuJoCo 的高级功能，提升仿真效率

面试指南

• 采用 STAR 法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术细节和你的贡献
• 对于算法问题，先阐述理论基础，再结合实践案例说明，展示深度理解
• 对于系统设计问题，从需求分析、方案设计、实现和测试等角度回答，体现系统性思维
• 请介绍一个你参与过的机器人运动控制项目，具体使用了哪些算法？
• 如何设计一个四足机器人的步态规划？请说明思路
• 在仿真和实物测试中，你遇到过哪些问题？如何解决？
• 谈谈你对强化学习在机器人控制中的应用理解
• 如何确保运控系统在嵌入式设备上的实时性和鲁棒性？