崗位職責要求：
1、機械臂控制系統開發
負責基于Python的機械臂運動控制、軌跡規劃、力控算法等核心模塊的設計與實現；構建高實時性、高可靠性的控制軟件架構，支持多傳感器融合（力覺、視覺、IMU等）；
2、系統集成與測試
完成控制算法在真實機械臂平臺的部署與調試；編寫自動化測試腳本，驗證控制系統的穩定性、精度與響應性能；
3、VLA研究支持（未來方向）
參與視覺-語言-動作（Vision-Language-Action）大模型與機械臂控制的集成研發；開發數據管道，處理多模態數據（圖像、文本、關節狀態、點云等）的采集、標注與訓練；探索基于學習的控制策略（如模仿學習、強化學習）在機械臂任務中的落地應用；
4、技術文檔與協作
撰寫清晰的技術文檔、API說明及開發規范；參與代碼評審，推動團隊工程化能力提升。
工作年限要求
4年以上
技術、技能要求
1、編程能力
精通Python，熟悉異步編程、多線程/多進程、性能優化及內存管理；
熟練使用NumPy、SciPy、OpenCV等科學計算與視覺庫；
2、機器人控制基礎
熟悉機器人學基礎（正/逆運動學、動力學、軌跡規劃）；
有ROS/ROS2開發經驗，了解TF、MoveIt、Gazebo等工具鏈；
掌握至少一種工業通信協議（如EtherCAT、CAN、Modbus）或實時控制框架；
3、工程實踐
具備Linux系統開發經驗，熟悉Git、Docker、CI/CD流程；
有機械臂、AGV、無人機等機器人項目實戰經驗（需提供代碼或項目證明）；
4、優先條件（VLA研究方向）
熟悉深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），有計算機視覺（目標檢測、位姿估計）或NLP項目經驗；
了解多模態大模型（如RT-2、OpenVLA）或機器人學習（模仿學習、強化學習）相關技術；
有ROS與深度學習模型部署集成經驗（如TensorRT、ONNX Runtime）；
在GitHub或學術平臺（arXiv, IEEE）有相關開源項目或論文發表。
5、軟性要求
對機器人技術有強烈熱情，具備快速學習新技術的能力；
良好的跨團隊溝通能力，能與算法、硬件、產品團隊高效協作；