主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "高德-资深具身运控算法工程师/专家-具身业务部",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "高德",
"company_industry": "数字地图 / 导航服务",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "高德提供电子地图和导航服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机、控制理论、机器人学、机械电子等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "研发下一代机器人通用运动控制器的研发与落地：基于强化学习突破复杂地形自适应运动、多运动模态平滑切换、sim2real策略部署等关键技术，构建面向真实物理系统的运动策略训练框架，提升运动保真度与鲁棒性。",
"requirements_text": "1、计算机、控制理论、机器人学、机械电子等相关专业硕士及以上学历，5年以上运动控制领域研发经验；\n2、系统掌握Sim2Real技术栈：域随机化技术、Sim2Sim迁移技术、运动跟踪技术等；\n3、精通深度强化学习框架（PPO/SAC/DDPG/MAPPO），具备IsaacGym/IsaacSim大规模并行训练经验，熟悉策略蒸馏、课程学习等技术；\n4、熟练掌握任务解耦式奖励函数设计：融合运动学约束、动力学可行性、跟踪保真度等多目标奖励构建；\n5、有较强的动手能力，熟练掌握C++/Python编程语言，熟悉ROS/ROS2机器人操作系统，具有实体机器人控制经验；\n6、具备良好的逻辑分析能力、学习能力、沟通能力及团队协作精神；\n7、在ICRA/IROS/NeurIPS等顶会发表过运动控制相关论文者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"强化学习",
"团队协作",
"沟通能力",
"学习能力",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "7、在ICRA/IROS/NeurIPS等顶会发表过运动控制相关论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.amap.com/off-campus/position-detail?positionId=7000045506"
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"fulltext": "高德-资深具身运控算法工程师/专家-具身业务部\n高德-资深具身运控算法工程师/专家-具身业务部\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：北京\n\n职位描述\n研发下一代机器人通用运动控制器的研发与落地：基于强化学习突破复杂地形自适应运动、多运动模态平滑切换、sim2real策略部署等关键技术，构建面向真实物理系统的运动策略训练框架，提升运动保真度与鲁棒性。\n\n职位要求\n1、计算机、控制理论、机器人学、机械电子等相关专业硕士及以上学历，5年以上运动控制领域研发经验；\n2、系统掌握Sim2Real技术栈：域随机化技术、Sim2Sim迁移技术、运动跟踪技术等；\n3、精通深度强化学习框架（PPO/SAC/DDPG/MAPPO），具备IsaacGym/IsaacSim大规模并行训练经验，熟悉策略蒸馏、课程学习等技术；\n4、熟练掌握任务解耦式奖励函数设计：融合运动学约束、动力学可行性、跟踪保真度等多目标奖励构建；\n5、有较强的动手能力，熟练掌握C++/Python编程语言，熟悉ROS/ROS2机器人操作系统，具有实体机器人控制经验；\n6、具备良好的逻辑分析能力、学习能力、沟通能力及团队协作精神；\n7、在ICRA/IROS/NeurIPS等顶会发表过运动控制相关论文者优先。\n研发下一代机器人通用运动控制器的研发与落地：基于强化学习突破复杂地形自适应运动、多运动模态平滑切换、sim2real策略部署等关键技术，构建面向真实物理系统的运动策略训练框架，提升运动保真度与鲁棒性。\n1、计算机、控制理论、机器人学、机械电子等相关专业硕士及以上学历，5年以上运动控制领域研发经验；\n2、系统掌握Sim2Real技术栈：域随机化技术、Sim2Sim迁移技术、运动跟踪技术等；\n3、精通深度强化学习框架（PPO/SAC/DDPG/MAPPO），具备IsaacGym/IsaacSim大规模并行训练经验，熟悉策略蒸馏、课程学习等技术；\n4、熟练掌握任务解耦式奖励函数设计：融合运动学约束、动力学可行性、跟踪保真度等多目标奖励构建；\n5、有较强的动手能力，熟练掌握C++/Python编程语言，熟悉ROS/ROS2机器人操作系统，具有实体机器人控制经验；\n6、具备良好的逻辑分析能力、学习能力、沟通能力及团队协作精神；\n7、在ICRA/IROS/NeurIPS等顶会发表过运动控制相关论文者优先。",
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