机器人算法工程师（机械臂控制方向）

岗位职责
1.负责机械臂控制、运动规划及视觉抓取系统的开发与调试。
2.基于Lingbot、DINO（含GroundingDINO等视觉模型）完成物体识别、定位、姿态
估计及抓取目标生成（非强制加分项）。
3.将视觉模型输出与机械臂坐标系、运动规划及末端执行器控制进行集成，实现完整的
视觉抓取流程。
4.基于ROS2搭建机器人软件系统，完成感知、决策、规划与控制模块的开发和集成。
5.使用仿真软件搭建机械臂及作业场景，开展算法验证、强化学习训练和系统测试。
6.熟知强化学习在机械臂控制、抓取策略及路径规划等任务中的应用。
7.熟练使用Cursor、Codex、ClaudeCode等AI编程工具，快速完成原型开发、代码
调试和功能迭代。
8.参与软硬件联调，持续优化物体定位精度、抓取成功率、系统实时性和运行稳定性。
任职要求
1.本科及以上学历，机器人、自动化、计算机、人工智能、机械电子等相关专业。
2.熟练使用Python或C++，具备良好的算法实现和工程开发能力。
3.熟悉ROS2架构，理解节点、Topic、Service、Action、TF、Launch等核心机制。
4.了解机械臂正逆运动学、坐标系转换、轨迹规划、碰撞检测及末端执行器控制。
5.熟悉计算机视觉和深度学习基础，了解DINO、GroundingDINO或其他目标检测、
开放词汇检测及视觉基础模型。
6.具备视觉模型部署或调用经验，能够将Lingbot/DINO的识别结果应用于物体定位与
机械臂抓取。
7.了解相机标定、手眼标定、深度图或点云处理等相关技术。
8.了解强化学习基本原理，包括状态空间、动作空间、奖励函数及常见训练流程。
9.能够使用Gazebo、IsaacSim、MuJoCo、Webots或CoppeliaSim等至少一种仿真
软件。
10.熟练使用AI编程工具进行需求拆解、代码生成、调试和重构，并能够验证生成代码
的正确性。
11.具备较强的学习能力、问题分析能力和动手调试能力，能够独立推进项目落地。
加分项
1.有机械臂视觉抓取、自动分拣或Pick-and-Place项目经验。
2.有Lingbot、DINO、GroundingDINO、SAM、YOLO等视觉模型的使用或部署经验。
3.熟悉MoveIt2、OpenCV、PCL、PyTorch、ONNX或TensorRT。
4.有RGB-D相机、双目相机、点云处理及六自由度位姿估计经验。
5.有强化学习、模仿学习、视觉语言模型或Sim-to-Real项目经验。
6.有真实机械臂部署、性能优化或现场交付经验。