灵巧手算法工程师

Responsibilities

1.研发基于多模态信息融合的灵巧手/机械臂操作精准度、泛化性提升算法(视觉伺服、柔顺控制、触觉伺服等)。 臂动力学集成; 2.lsaac Sim手眼协同仿真环境构建与训练:基于NVIDIAIsaaC Lab构建高保真仿真环境，构建和完善高自由灵巧手的模型参数(包含力和触觉传感)，并于械 利用GPU并行计算加速强化学习训练，通过万并行环境交互缩短50%训练周期;与数据团队紧密合作，利用仿真环境生成大量数据用于具身智能大模型的训练和测试需求。3.边缘端手眼协同模型部署与系统优化:设计端到端感知-控制模型，采用TensorRT-LLM实现混合量化，适配JetsonAGXXavier等边缘设备。

Requirements

精通Python/C++，掌握PyTorch/TensorFlow框架及ROS2通信协议，熟悉Isaac Sim传感器建模与物理参数校准流程; 2.经验背景: 深入理解机器人运动学(DH参数建模)、强化学习框架(Actor-Critic、Offine RL)，具备GraspNetDexGraspNet等抓取算法实战经验; 掌握边缘AI部署技术，包括TensorRT模型转换、CUDA核函数优化及Jetson平台内存带宽管理。 硕士及以上学历，机器人/人工智能相关专业，3年以上机械臂-灵巧手系统开发经验，ICRAIROS论文发表者优先; 熟悉URDF/SDF模型构建及OpenUSD触觉传感器校准流程。 3.软性素质:关注具身智能前沿方向，熟悉Real-Sim-Real框架与多模态大模型技术。

Who this role is for

硕士及以上

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