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崗位職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)機(jī)器?具?操作算法研發(fā)，包括：感知 → 表征 → 規(guī)劃 → 控制的完整具?決策鏈路。
2. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn) 多模態(tài)輸?（RGB-D、點(diǎn)云、語(yǔ)?、Proprioception）的融合模型，?于抓取、放置、拆裝、精細(xì) manipulation 等任務(wù)。
3. 開(kāi)發(fā)與優(yōu)化 具?視覺(jué)模型（VLM + Vision Encoder + DepthEncoder），提升機(jī)器?對(duì)場(chǎng)景物體的理解能?。
4. 研發(fā)和落地 具?操作策略模型：
? Diffusion Policy / Keypoint-based Policy
? Reinforcement Learning (SAC/TD3/PPO)
? Imitation Learning（BC、BC-RNN、RLPD、IQL）
? Foundation Model for Embodied AI（VLA、RT-2/RT-X 思路）
5. 搭建具?控制流?線，包括：抓取點(diǎn)?成、姿態(tài)追蹤、動(dòng)作規(guī)劃（IK/TrajOpt/OMPL）、低層位置或?控閉環(huán)控制。
6. 進(jìn)?真實(shí)雙臂/單臂機(jī)器?實(shí)驗(yàn)，包括數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、策略訓(xùn)練、部署調(diào)試、性能優(yōu)化。
7. 參與構(gòu)建具?操作數(shù)據(jù)集：?眼標(biāo)定、相機(jī)標(biāo)定、流程腳本化?動(dòng)采集、真實(shí)與仿真混合數(shù)據(jù)?成。
8. 輸出技術(shù)?檔、訓(xùn)練腳本、實(shí)驗(yàn)報(bào)告，并推動(dòng)算法在真實(shí)?產(chǎn)環(huán)境中上線。
任職要求
1. 計(jì)算機(jī)、??智能、機(jī)器?、?動(dòng)化等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，碩?優(yōu)先。
2. ?少具備以下?向之?：
? 機(jī)器?操作策略（Diffusion Policy / BC / RL / imitation learning）
? 具?視覺(jué)（6D pose、Depth+RGB 融合、多視?感知、Segmentation+Pose）
? ?模型與多模態(tài)模型（VLM、LLM、VLA、POMDP Transformer 等）
3. 熟練使?以下任意?個(gè)技術(shù)棧：
? 視覺(jué)：PyTorch、YOLO、SAM、Open3D、PCL、FoundationPose
? 操作策略：Diffusion Policy、ACT、RT-1/RT-2、PI0、IQL、SAC、TD3
? 仿真：Isaac Sim / Isaac Lab / Mujoco / Habitat
? ?程：ROS/ROS2、C++/Python、Linux
4. 熟悉機(jī)器?基本操作技能：
? ?眼標(biāo)定
? IK、軌跡規(guī)劃、?位混合控制
? 點(diǎn)云處理、深度圖過(guò)濾
? 點(diǎn)云處理、深度圖過(guò)濾
5. 有真實(shí)機(jī)器?實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)（UR/Franka/ABB / 雙臂平臺(tái) / 移動(dòng)雙臂）者優(yōu)先。