全身运动控制算法工程师（具身智能）

1.在多种机器人本体上，用强化学习构建全身运动控制能力。在基础 Locomotion 和 Manipulation 之上，能进一步支持 Perceptive-Loco 和 Loco-Manipulation 的性能迭代，并服务于遥操作数据采集与学习策略的实时执行； 2.负责基于 RL 的全身运动控制，覆盖行走、平衡、抗扰动、复杂地形及移动操作中的全身协调； 3.在 Isaac Lab 或 MuJoCo 等并行仿真环境中搭建训练流程，设计观测、动作空间、奖励、课程学习和域随机化； 4.负责 Sim2Sim 和 Sim2Real 迁移部署，处理电机特性、动力学差异、延迟、观测噪声和关节限制，保证真机上的稳定性与实时性； 5.将强化学习策略与遥操作、上层操作大模型对接，使示范数据和模型输出能够被稳定执行，完成高阶任务； 6.分析真机失败案例，迭代训练设置与部署方案，持续提升运动稳定性、流畅度以及…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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