北京+招人+薪酬open-运控算法负责人、具身大脑算法负责人、强化学习&VLA/WAM专家

号外号外！北京 XX具身机器人公司 招人啦！！！（暂时保密喔）

学历要求：硕士及以上   薪酬：可谈！！好谈！！
简历投递邮箱：songyang1@renruihr.com  帮忙标注一下投递职位哈~
感谢各位大佬！！
虽然我是猎头，但我一定是有良心的猎头~


我来附上JD哈：


具身大脑算法负责人

岗位职责

1、负责公司具身智能“大脑”方向的整体技术规划与算法体系建设，制定具身基座模型、VLA（Vision-Language-Action）、世界模型、任务规划与决策等核心技术路线，并推动持续迭代与产品落地。

2、负责具身基座大模型研发，围绕视觉、语言、动作等多模态信息进行统一建模，研究并落地 VLA、多模态大模型、生成式策略模型等算法，实现机器人复杂任务理解、推理、规划与执行能力。

3、负责机器人高层决策与任务规划算法研发，构建从自然语言指令、环境理解、任务拆解到动作执行的完整决策链路，提升机器人在复杂、开放环境下的自主任务执行能力。

4、探索世界模型、预测模型及基于模型的决策方法，通过环境状态建模、未来状态预测和动作结果预测，提升机器人长时序任务规划、推理和泛化能力。

5、推动感知、认知、决策与控制算法一体化，打通“视觉/多模态感知—任务理解—决策规划—动作生成—机器人控制”完整技术链路，与运控、机械臂控制、感知及数据团队协同完成系统集成。

6、负责机器人数据体系及模型训练方案设计，包括真机数据、遥操作数据、互联网数据、仿真数据等多源数据的使用策略，推动数据采集、清洗、标注、训练、评测等闭环体系建设。

7、研究模仿学习、强化学习、行为克隆、Diffusion Policy、Flow Matching 等机器人学习方法，并推动相关算法在人形机器人操作、移动、导航及复杂任务中的应用。

8、负责模型训练、微调与推理优化，包括模型架构设计、预训练/后训练、LoRA/SFT、分布式训练、推理加速等，提升模型性能、训练效率及真机实时性。

9、建立具身大脑算法评测体系，围绕任务成功率、泛化能力、鲁棒性、实时性、长时序任务完成能力等指标持续优化模型表现。

10、负责核心算法团队建设与人才培养，承担关键技术攻关、技术评审及研发管理工作，持续跟踪国内外具身智能前沿技术，形成具有竞争力的技术壁垒。

任职要求

1、计算机、人工智能、自动化、机器人、电子信息等相关专业，硕士及以上学历，博士优先。

2、具备丰富的人工智能、机器人学习或具身智能研发经验，有 VLA、机器人基座模型、多模态大模型、世界模型、机器人决策规划等至少一个方向的深度实践经验。

3、对当前主流具身智能技术体系有深入理解，熟悉 RT-1/RT-2、OpenVLA、Octo、π 系列模型、GR00T 等主流具身模型或相关技术路线。

4、熟悉 Transformer、Diffusion、Flow Matching、MoE、Attention 等主流模型架构，对多模态模型训练、微调及推理具有扎实的理论基础和工程经验。

5、熟悉模仿学习、强化学习、行为克隆等机器人学习算法，有机器人 Manipulation、Locomotion、Navigation 或长时序任务相关经验优先。

6、熟悉机器人软硬件系统，了解 ROS/ROS2、机器人运动控制、机械臂控制、视觉感知、Sim2Real 等相关技术，能够推动算法在真实机器人平台完成部署和闭环验证。

7、熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 等深度学习框架，具备大型模型训练、分布式训练及 GPU 算力使用经验。

8、具备较强的技术架构设计能力和复杂问题拆解能力，能够独立制定技术路线并带领团队完成从研究、验证到产品落地全过程。

9、具备较强的团队管理、跨团队协同和技术推动能力，有算法团队负责人、Tech Lead 或核心技术负责人经验优先。

加分项

1、有人形机器人、双足机器人、机械臂或移动操作机器人实际项目落地经验。

运控算法负责人

一、岗位定位

负责公司双足人形机器人运动控制算法方向的技术规划、团队搭建与工程落地，围绕双足人形机器人的步态控制、全身控制、强化学习、仿真训练、Sim2Real迁移及真机部署，搭建从算法研发到产品化交付的完整技术闭环，支撑人形机器人本体运动能力提升及商业化落地。

二、岗位职责

1. 负责双足人形机器人运动控制算法方向的整体技术路线规划，包括步态生成、动态平衡、全身控制、轨迹规划、动力学建模、强化学习控制策略等方向。

2. 牵头搭建双足人形机器人从仿真到真实的运动控制算法体系，推动控制算法在真实双足人形机器人平台上的稳定部署和持续迭代。

3. 负责强化学习算法研发与优化，设计并实现适用于双足人形机器人的运动控制策略，提升机器人行走稳定性、复杂地形适应能力、泛化能力和任务执行能力。

4. 探索并落地模仿学习、分层强化学习、残差控制、MPC、WBC、QP优化、接触丰富场景控制等方法，提升双足人形机器人在复杂场景下的运动表现。

5. 负责仿真环境构建与训练调试，基于 Isaac Gym、Isaac Lab、MuJoCo、Genesis 等工具搭建高保真仿真环境，完成状态定义、奖励函数、终止条件、训练策略等核心模块设计。

6. 负责双足人形机器人复杂运动能力训练与调试，包括稳定行走、奔跑、上下坡、障碍避让、动态平衡、抗扰恢复、转向、起停及复杂地形通过等任务。

7. 负责算法评估体系和训练 pipeline 优化，设计稳定性、收敛速度、鲁棒性、能耗、步态自然度、真机迁移效果等评估指标，提升并行训练、分布式采样、多环境仿真和训练效率。

8. 与机械、硬件、嵌入式、感知、系统集成团队协作，推动双足人形机器人控制接口适配、策略部署、真机联调、问题定位和性能优化。

9. 负责运控算法团队建设，包括技术人才引进、研发流程搭建、代码规范、技术评审、项目管理及团队能力培养。

10. 跟踪国内外双足人形机器人运动控制、强化学习、具身智能等前沿技术，结合公司产品目标推动技术选型和工程落地。

三、任职要求

1. 硕士及以上学历，机器人、控制、人工智能、计算机、自动化、机械电子、电子信息等相关专业背景，博士优先。

2. 具备5年以上机器人运动控制、强化学习、机器人控制算法或相关方向研发经验，有双足人形机器人、四足机器人等足式机器人运动控制经验优先。

3. 熟悉双足/足式机器人运动控制相关理论，包括动力学建模、步态规划、轨迹优化、MPC、WBC、QP优化、阻抗控制、力控、接触建模等。

4. 具备扎实的强化学习理论基础，熟悉 PPO、SAC、TD3、DDPG、模仿学习、分层强化学习等主流算法，并有机器人运动控制场景落地经验。

5. 熟悉 PyTorch、Isaac Gym、Isaac Lab、MuJoCo、Gym、RLlib 等工具和框架，具备仿真训练、并行训练、分布式采样和训练 pipeline 优化经验。

6. 有真实机器人平台部署经验，熟悉 Sim2Real、域随机化、策略迁移、真机调试、控制接口适配及系统集成流程。

7. 精通 Python，熟悉 C++，具备良好的代码组织、工程化开发和问题定位能力。

8. 具备较强的技术判断力和项目推进能力，能够在早期研发阶段定义方向、拆解问题、带队攻关并推动结果落地。

四、加分项

1. 有双足人形机器人实机运动控制经验，尤其是稳定行走、动态平衡、复杂地形运动、抗扰恢复等方向经验。

2. 有完整的从仿真训练到真机部署的成功项目经验，能够证明算法在真实机器人平台上稳定运行。

3. 有头部人形机器人公司、足式机器人公司、具身智能公司、高校机器人实验室或大厂机器人团队经验。

4. 在 ICRA、IROS、CoRL、RSS、NeurIPS、ICML 等机器人/机器学习顶会发表论文，或有高质量开源项目经验。

5. 能够同时兼顾前沿算法探索和工程产品化落地，既能做技术路线设计，也能亲自下场解决关键问题。

2、有 VLA、具身基座模型、世界模型等方向论文、专利或开源项目成果。

3、有大规模机器人数据采集、遥操作、数据闭环或机器人预训练数据体系建设经验。

4、有从 0 到 1 搭建具身智能算法团队或推动机器人 AI 产品规模化落地经验。


强化学习算法资深专家/ 研究员

岗位职责：

1、强化学习算法研发与优化，设计并实现适用于人形机器人的强化学习算法；

2、探索基于模仿学习、分层强化学习等方法提升训练效率和泛化能力；

3、仿真环境构建与训练调试，熟练使用 Isaac Gym、Isaac Lab、MuJoCo 等构建高保真仿真环境，搭建从感知到控制的闭环 RL 训练系统，包括状态定义、终止条件等模块，在仿真中对人形机器人进行复杂路况行走、奔跑、上下坡、障碍避让等技能的训练和调试；

4、算法评估与系统优化，设计通用评估指标评估策略稳定性、收敛速度、鲁棒性等；对训练 pipeline 进行系统优化（如并行采样、分布式训练、重参数化等）；

5、与机器人硬件团队协作，推动仿真到真实（Sim2Real）落地，参与策略在真实人形机器人上的迁移与调试；

6、参与系统集成和调试，包括控制接口适配与策略部署。

职位要求

1、学历要求：硕士及以上学历，具有机器人、控制、人工智能、计算机、自动化等相关背景；

2、扎实的强化学习理论基础，熟悉主流算法；

3、熟悉 PyTorch、Isaac Gym、Isaac Lab、MuJoCo、Gym、RLlib 等工具和框架；

4、熟悉运动控制、动力学建模、人形机器人运动规划等相关知识；

5、熟悉并行训练、分布式采样、多环境仿真等加速训练手段；

6、精通 Python，熟悉C++ 加分；良好的代码组织和工程化能力。

VLA/WAM高级算法工程师/专家

工作职责：

1. 负责具身操作模型如视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）、世界动作模型（World Action Model，WAM）的研发，实现稳定、可泛化的长程操作任务

2. 负责基于互联网视频、人类操作视频、仿真数据和真机数据的模型预训练与微调，研究多种训练数据的最佳使用方案，并将策略部署到真实人形机器人上

3. 探索人类操作视频的高效利用策略和仿真数据 sim2real 迁移方法，并在实际应用场景落地

4. 对学界及业界前沿技术的持续跟进，不断优化现有算法方案

职位要求：

1. 教育背景： 计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历

2. 技术能力：

  - 熟悉机器人模仿学习、强化学习理论

  - 具备OpenVLA、Pi0、Pi0.5、Cosmos Policy等VLA/WAM模型实际训练和真机部署经验，并取得良好效果

  - 熟练使用pytorch深度学习框架，熟练掌握CNN & Transformer模型原理及应用

  - 熟练使用Linux，Git等工具进行开发，有ROS2机器人系统使用经验

3. 其他要求：

  - 有独立分析和解决问题的能力，并且对技术有持续钻研和迭代的热情

  - 具有1年以上人形机器人具身操作研发经验