Robot Learning and Manipulation Research Scientist

Job Description

· 研发面向人形机器人及通用机器人的学习型视觉运动策略（Visuomotor Policy），实现从环境感知到机器人动作的端到端学习。

· 开发抓取、搬运、物体重定向、开门、双臂操作及基础装配等机器人操作能力。

· 研究并应用 Behavior Cloning、强化学习、VLA及Policy Learning 等方法，实现机器人操作能力的规模化学习。

· 针对传感器噪声、部分可观测、接触动力学及环境变化等真实世界挑战，研发具有高鲁棒性的机器人策略。

· 负责从真实机器人数据采集、数据集构建、模型训练、评测到机器人部署及闭环优化的完整技术链路。

· 利用仿真及数字孪生开展规模化训练和 Sim-to-Real，同时以真实机器人性能和实际部署效果为核心目标。

· 与感知、基座模型、规划、控制、系统及硬件团队紧密合作，将学习型策略集成到完整机器人系统。

· 研究学习型方法与经典机器人方法之间的技术边界和协同方式，构建可靠、可扩展的机器人自主能力。

· 跟踪 Robot Learning、VLA及Embodied AI前沿技术，并推动最新科研成果在真实机器人平台上的落地。

Qualifications

· 机器人、计算机科学、人工智能、电气工程、机械工程、机电一体化等相关专业优秀硕士，博士优先。

· 具有真实机器人学习系统研发与部署经验。

· 具备扎实的机器人操作、视觉运动学习及机器人控制背景。

· 熟悉 Behavior Cloning、Reinforcement Learning、VLA、Diffusion Policy 或其他学习型机器人策略方法。

· 熟悉 Python/C++、PyTorch，具备较强的机器人及机器学习工程能力。

· 具有真实机器人数据采集、轨迹数据集构建及闭环策略评测经验。

· 能够独立设计实验、分析失败案例，并快速迭代真实机器人系统。

· 深入理解经典机器人方法与学习型方法之间的优势、局限及协同关系。

· 熟悉 Isaac Sim、MuJoCo、NVIDIA Omniverse 等机器人仿真平台者优先。

· 具有人形机器人或高灵巧度机器人研发经验者优先。

· 在 Robot Learning、Manipulation或Embodied AI领域发表高水平论文者优先。

· 具有科研项目负责人或团队指导经验者优先。

· 热爱构建能够在真实世界中自主、可靠运行的通用机器人。

· 具备优秀的沟通能力，英语流利。

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