机械臂控制算法工程师(ROS2/运动规划/动力学标定) | 深圳
我们是一家专注于实验室场景的具身智能公司,核心产品是面向生物、化学、材料等领域的高精度双臂移动机器人。团队科研背景扎实,已获头部美元基金和产业资本支持,目前在深圳、波士顿两地办公。我们正在让机器人真正在实验室里完成复杂的实验操作——这件事没有现成答案,但一群相信它能发生的人,已经在这里动手做了。

现在,我们想把机械臂运动控制的核心能力做得更扎实,需要一个能够独当一面的机械臂控制算法工程师。
你主要会做什么:
开发机械臂运动控制SDK:实现关节空间/笛卡尔空间的轨迹规划与控制,搞定重力补偿,让机械臂动得又准又稳。
运动学标定与建模:搭建并修正DH参数模型,做正逆运动学求解,维护URDF模型,从根源上提升绝对定位精度。
动力学建模与参数标定:完成正逆动力学建模,辨识惯量、摩擦等参数,为前馈补偿和仿真提供可靠输入。
测试与迭代:和团队一起搭控制测试框架,打通仿真验证、实机调试和回归测试,确保每一次迭代都扎实可落地。
希望你具备:
硕士及以上学历(本科但工程能力突出也欢迎),机器人、自动化、机械工程等相关专业,基础扎实。
真正理解正逆运动学、刚体动力学,不只会套公式,能在工程里解决实际抖动、超差之类的问题。
熟练使用 Linux,有 Python 开发功底,能独立设计并写出一套机械臂控制 SDK。
熟悉 ROS2(Humble/Foxy),动手玩过 ros2_control 和 MoveIt2,清楚控制周期、通信延迟这些实时性约束。
有过运动学标定、精度评估的实操经历,知道怎样把末端精度从毫米级再往下压一压。
这些会是加分项:
有实际项目落地经验,主导过机械臂控制软件核心模块的开发。
熟悉多项式、S曲线等轨迹规划,会结合实际场景做优化。
能用 MuJoCo / Isaac Sim / Gazebo 做仿真,习惯“先仿后调”的开发节奏。
了解电机、减速器与驱动器的特性,能软硬件联动调优。
ROS2 相关的开源贡献或深度踩坑经验,我们都很看重。
跨团队协作顺畅,能跟算法、硬件同学一起把事推起来。
薪酬与工作方式:
薪资 30-70 万/年(具体看能力),15 薪,特别优秀的可以给到 20% 涨幅,还有期权。
五险一金按工资基数足额缴纳。
工作地点在深圳,线下办公,可以随时上真机调试。
面试流程:两轮技术面 + 一轮 CEO 面,反馈直接不拖沓。
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