智元机器人
强化学习运控工程师-通用业务部
强化学习运控工程师-通用业务部
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Isaacsim
Sim2Real
仿真验证
强化学习
机器人动力学
机器人运动控制
模仿学习
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿技术岗、成长空间大、薪资有竞争力、WLB一般。
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。
薪资怎么样
33K
与机器人开发中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1410 个在招 · 其中机器人开发 32 个
市场机会
选择适中
上海 · 机器人开发 · 45 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于机器人运动控制算法研发，使用强化学习技术实现机器人稳定行走、快跑和姿态平衡控制，涉及仿真训练、真机调试和算法量产落地，以解决高速运动与复杂地形下的核心问题
最低要求
院校硕士及以上学历，自动化、机器人工程、人工智能、计算机科学、控制科学与工程等相关专业，具备扎实的机器人动力学、步态控制、强化学习理论功底
仿真工具能力：熟练使用IsaacLab、IsaacSim、MjLab等主流机器人仿真平台，能够独立完成仿真环境搭建、运动控制算法训练、仿真测试及虚实迁移全流程工作
算法开发能力：精通Python、C++等编程语言，熟悉BeyondMimic、AMP、HimLoco、Host等机器人运动强化学习、模仿学习开源项目，具备源码解读、二次开发、步态适配与运控算法调优落地能力
虚实迁移能力：具备极强的sim2real仿真到真机迁移落地经验，熟悉机器人运动控制算法的虚实鸿沟优化、泛化性调优、真机适配迭代流程，能够解决仿真最优但真机失效、步态漂移、环境泛化差等核心落地问题
工作职责
负责机器人走跑步态模型优化、全身运动跟踪算法研发与迭代落地，基于强化学习技术实现机器人稳定行走、快跑、姿态平衡控制，解决高速运动、复杂地形下步态漂移、抖动、倾覆等核心问题
负责机器人固定动作跟踪、姿态轨迹训练研发工作，完成机器人定点动作、连贯姿态轨迹、标准化运动技能的强化学习训练与收敛优化，提升机器人动作复刻精度与运动规整度
搭建机器人动力学仿真与运动控制强化学习训练体系，完成步态训练场景构建、动力学参数调优、仿真验证与虚实迁移迭代，建立标准化运动技能训练流程，支撑运控算法快速迭代落地
跟进机器人运动强化学习前沿技术，开展步态生成、模仿学习、运动技能泛化等算法的调研、复现与二次开发，结合机器人实际运动场景完成算法适配与性能升级，输出规范技术文档与方案
专注机器人运动控制强化学习算法迭代落地，重点攻克仿真到真机的虚实迁移难题，优化sim2real泛化能力与运动鲁棒性，完成整机步态真机调试、问题复盘与闭环迭代，保障算法可量产落地
优先资格
拥有ICRA、IROS、RSS等机器人、人工智能领域顶级会议论文发表/录用经历优先
拥有IJRR、TRO、SR等机器人领域顶级期刊发表经历优先
具备机器人走跑步态、全身运动控制、模仿学习算法研发经验，拥有完整sim2real落地、真机迭代、算法量产经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强，涉及强化学习、仿真等热点领域，能积累稀缺技能
- 机器人行业处于高速增长赛道，职业前景广阔，参与产品从研发到量产的全过程
- 行业竞争激烈，需不断学习前沿技术以保持竞争力
- 适合对机器人运动控制有浓厚兴趣、具备扎实理论基础和仿真经验，追求技术深度与行业影响力的技术型求职者
缺点 / 挑战
- 公司为B轮中大型企业，提供较好的平台资源和技术挑战，有助于个人成长
- 技术难度高，需要处理仿真到真机的虚实鸿沟问题，解决步态漂移等复杂挑战
- 工作节奏可能较快，需持续跟进算法迭代和真机调试，压力较大
角色解读
- 深耕机器人运动控制算法，成为领域专家或算法架构师，参与核心项目设计
- 向技术管理方向发展，领导小团队或项目组，推动算法在产品中的落地
- 拓展跨领域技能，如计算机视觉或感知规划，参与更全面的机器人系统开发
- 研发和优化机器人运动控制算法，如走跑步态模型和全身运动跟踪，以实现稳定行走、快跑和姿态平衡
- 搭建动力学仿真与强化学习训练体系，包括场景构建、参数调优和虚实迁移，支撑算法快速迭代
- 跟进前沿技术如步态生成和模仿学习，进行算法调研、复现与适配，输出技术文档
- 专注解决仿真到真机的虚实迁移难题，优化算法泛化能力和运动鲁棒性，确保量产落地
- 扎实的强化学习、机器人动力学和步态控制理论功底，具备相关专业硕士及以上学历
- 熟练使用IsaacSim、IsaacLab等机器人仿真平台，能独立完成仿真环境搭建和算法训练
- 精通Python、C++编程，熟悉BeyondMimic、AMP等开源项目，具备源码解读和二次开发能力
- 丰富的sim2real虚实迁移经验，能解决真机调试中的步态漂移和环境泛化问题
申请策略
- 研究智元机器人的产品线和业务方向，了解其机器人应用场景和技术需求
- 准备技术案例和项目文档，在面试中清晰阐述算法思路和落地经验
- 突出相关项目经验，如强化学习算法开发、仿真平台使用或sim2real落地案例
- 强调专业技能，包括Python/C++编程、IsaacSim等工具熟练度，以及论文或专利成果
- 展示解决问题的能力，例如描述如何攻克步态漂移或环境泛化等核心难题
- 深入学习IsaacSim、IsaacLab等仿真工具的进阶用法，提升虚实迁移效率
- 关注强化学习在机器人控制中的最新研究，如模仿学习或步态生成算法
- 通过开源项目实践，熟悉BeyondMimic、AMP等代码库，增强实操能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验，突出个人贡献和成果
- 结合技术细节，如算法选择、参数调优方法，展示深度理解
- 强调问题解决过程，包括调试、迭代和验证，体现工程思维
- 如何解决仿真到真机迁移中的步态漂移问题？请举例说明
- 请描述一个你参与的机器人运动控制项目，你负责哪些部分？遇到了什么挑战？
- 你对强化学习在机器人控制中的最新进展有什么看法？如何应用？
- 如何优化仿真训练效率，使其更好地适配真机环境？
- 复习机器人动力学、强化学习基础理论，特别是运动控制相关算法
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
薪资基于上海市场水平，对硕士学历和强化学习技能有竞争力，但福利信息未披露。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
职位涉及强化学习、机器人控制等前沿技术，提供算法研发和落地机会，技能成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、机器人运动控制、IsaacSim、sim2real、Python、C++
业务类型profit_center
工作生活
60中等
办公模式未明确，可能为现场办公，工作强度可能较高，WLB未提及。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
机器人行业处于高速增长赛道，技术推动自动化，具有正向社会影响力和创新性。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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