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优才-灵巧手运控智能工程师-临界点子公司
优才-灵巧手运控智能工程师-临界点子公司
发布于 大约 24 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Ros2
强化学习
机器人学
灵巧手
点云处理
目标检测
AI 估算 · 25k–45k
前沿机器人算法岗，技能栈稀缺，B轮公司，上海偏高，月薪25k-45k合理
职位详情
关于这个职位
该职位负责灵巧手运控与机器人感知算法的研发，涵盖仿真建模、运动控制、强化学习到视觉感知的全链路
你将搭建具身智能系统，处理Sim-to-Real迁移，并在真实机器人平台上实现闭环操作
适合对机器人操作、算法落地有热情的技术人才
最低要求
教育背景：硕士及以上，控制、机器人、自动化、计算机、AI等相关专业
技能要求：
熟悉机器人学基本原理（坐标变换、FK/IK、动力学方程）
具备Python/C++编程能力，熟悉ROS2、基本架构
熟悉至少一种物理仿真器（e.g. MuJoCo、Isaac Gym/Lab、PyBullet）
了解基础的数值优化（如QP求解）及经典控制理论（PID、LQR）
熟悉目标检测（YOLO、DETR）、分割（SAM）或位姿估计（FoundationPose）等感知算法
熟悉点云处理算法与库（如PCL、Open3D），掌握点云滤波、分割、配准、重建等常用方法
工作职责
灵巧手操作算法：
在MuJoCo或Isaac Gym/Lab环境下搭建灵巧手/机器人模型，完成参数标定与物理特性调优
实现运动学正逆解与动力学分析，负责强化学习/模仿学习策略的训练与测试
负责Sim-to-Real全流程：处理数据、调试控制逻辑、优化迁移效果，缩小仿真与真机差距
开发遥操作系统，优化重定向算法，支持高效数据采集与技能泛化
机器人感知算法：
研发与优化目标检测、分割、位姿估计等视觉感知算法
融合RGB-D与触觉等多模态信息，提升物体识别与抓取点预测精度
处理场景点云与物体级点云，支持语义理解与几何分析
部署视觉模型至真机平台，优化推理速度与资源占用
系统集成与迭代：
配合团队提供语义地图、物体属性等感知输出，支撑灵巧手决策与操作
跟踪机器人操作与感知领域最新成果，完成关键论文的复现与改进
优先资格
加分项：
有强化学习/模仿学习项目经验
有灵巧手、多指操作或接触丰富任务经验
有Sim-to-Real落地经验
有具身智能、机器人抓取或VLA模型相关经验
在机器人或机器学习顶会（RSS、CoRL、ICRA、IROS、CVPR、ICCV、NeurIPS等）发表过论文
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能风口，技能稀缺性强，职业前景广阔
- 全栈技术闭环，能积累仿真、感知、控制到真机部署的完整经验
- 公司获得B轮融资，资源充足，技术氛围浓厚
- 算法复杂度高，涉及多学科交叉，学习曲线陡峭
- Sim-to-Real迁移调试周期长，对耐心和工程能力要求高
- 行业竞争激烈，需持续跟踪前沿论文
- 适合热爱机器人技术、喜欢动手解决真实问题、有较强自学能力的算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在具身智能领域深耕，从算法工程师发展为机器人系统专家
- 有机会参与顶会论文发表，进入学术与工业结合的核心赛道
- 后续可向技术负责人或机器人架构师方向晋升
- 在仿真环境中搭建灵巧手模型并训练强化学习策略，实现灵巧操作控制
- 研发视觉感知算法，包括目标检测、分割、位姿估计，并融合多模态数据提升抓取精度
- 处理Sim-to-Real迁移，调试真机平台，缩小仿真与现实差距
- 开发遥操作系统，优化数据采集与技能泛化流程
- 扎实的机器人学基础，包括运动学、动力学、坐标变换
- 熟练使用C++/Python和ROS2，具备物理仿真器使用经验（MuJoCo、Isaac Gym等）
- 熟悉目标检测、分割、点云处理等计算机视觉算法
- 了解强化学习、控制理论（PID、LQR）及数值优化
申请策略
- 在简历中突出对具身智能领域的热情，表明有长期深耕意愿
- 如有相关Demo或GitHub仓库，附上链接
- 突出机器人相关项目经验，尤其是灵巧手或机械臂操作
- 强调强化学习、仿真器使用及Sim-to-Real落地案例
- 展示感知算法开发经历，包括目标检测、点云处理等
- 如有顶会论文或开源贡献，务必提及
- 自学MuJoCo或Isaac Gym，跑通至少一个灵巧手操作示例
- 复习机器人学基础，包括FK/IK、动力学、控制理论
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术细节和问题解决
- 对比分析：遇到选择题时，列举几种方案优劣，并说明选择理由
- 从系统角度：结合仿真、感知、控制全流程，展示整体思考能力
- 请描述你实现Sim-to-Real迁移的步骤和遇到的挑战
- 如何选择强化学习算法（如PPO、SAC）并调整超参数？
- 点云配准的常用方法有哪些？如何提高精度？
- 在真机上部署模型时，如何优化推理速度？
- 有没有读过最近顶会关于灵巧手操作的论文？说说你的理解
职位点评
68
综合评分
前沿具身智能研发岗，技术成长极高，但现场办公且WLB未明确。
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
适合追求技术深度和前沿发展、不介意现场办公和潜在加班的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资面议，B轮公司有一定浮动，但岗位稀缺性使薪资有竞争力。福利未明确说明，整体中等偏上。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
技能前沿，涉及具身智能全栈，技术成长空间极大。明确鼓励跟踪前沿论文并复现改进，发展性强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈灵巧手、强化学习、Sim-to-Real、MuJoCo、Isaac Gym、点云、目标检测
成长机会跟踪机器人操作与感知领域最新成果，完成关键论文的复现与改进
业务类型profit_center
工作生活
40较低
现场办公，未提及弹性工作或远程。地点上海，可能涉及加班调试，WLB不确定。
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
75中等
具身智能是高速增长赛道，技术对社会有潜在正面影响（如辅助医疗、家庭服务），但JD未明确社会价值。
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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