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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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"requirements_text": "1. 计算机、控制理论、机器人学、机械电子或相关专业，硕士及以上学历\n2. 系统掌握Sim2Real技术栈，具备域随机化、Sim2Sim迁移、运动跟踪等关键技术的落地经验，有真机验证闭环（不只是仿真出结果）\n3. 精通主流深度强化学习算法（PPO、SAC、DPO、GRPO等），在Isaac Gym / Isaac Sim / MuJoCo等平台有大规模并行训练实战经验，熟悉策略蒸馏、课程学习、模仿学习、对称性利用等进阶方法\n4. 能独立设计任务解耦式多目标奖励函数，有效融合运动学约束、动力学可行性、动作跟踪保真度、能耗效率等多维目标，并具备系统化调参和消融实验的方法论\n5. 扎实的工程实现能力，熟练掌握C++/Python，熟悉ROS/ROS2，有实体机器人部署与真机调试经验\n6. 良好的逻辑思维、快速学习能力和跨团队协作沟通能力",
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"fulltext": "具身智能运控算法专家\n具身智能运控算法专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 深圳市\n部门：无人机业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-07-08\n\n岗位职责\n1. 负责具身小脑核心算法的研发与真机落地——基于强化学习（RL）训练机器人的运动策略，实现复杂地形自适应、动态环境下的稳定移动与操作，从仿真到真机端到端部署。\n2. 打通\"RL策略设计训练→仿真验证→Sim-to-Real迁移→真机规模部署\"全链路闭环，持续探索大小脑协同的性能边界（模型策略输出与底层运动控制的衔接、安全兜底机制等）。\n3. 设计并落地运控安全体系，确保在数据采集和推理执行中的人机安全。\n4. 与VLA/世界模型团队、机电硬件团队、数采团队紧密协作，定义动作空间接口规范，支撑从遥操作数采到自主推理的全场景能力。\n5. 落地具身智能前沿运控技术（RL-based locomotion、loco-manipulation、接触丰富操作、灵巧手控制等），能够完成从idea到真机验证的完整交付。\n\n岗位基本要求\n1. 计算机、控制理论、机器人学、机械电子或相关专业，硕士及以上学历\n2. 系统掌握Sim2Real技术栈，具备域随机化、Sim2Sim迁移、运动跟踪等关键技术的落地经验，有真机验证闭环（不只是仿真出结果）\n3. 精通主流深度强化学习算法（PPO、SAC、DPO、GRPO等），在Isaac Gym / Isaac Sim / MuJoCo等平台有大规模并行训练实战经验，熟悉策略蒸馏、课程学习、模仿学习、对称性利用等进阶方法\n4. 能独立设计任务解耦式多目标奖励函数，有效融合运动学约束、动力学可行性、动作跟踪保真度、能耗效率等多维目标，并具备系统化调参和消融实验的方法论\n5. 扎实的工程实现能力，熟练掌握C++/Python，熟悉ROS/ROS2，有实体机器人部署与真机调试经验\n6. 良好的逻辑思维、快速学习能力和跨团队协作沟通能力\n\n岗位亮点\n1.参与全球前沿具身机器人研发，推动技术走向商业化落地；\n2.与团队深度协作，打造下一代智能机器人产品；\n3.提供具有竞争力的薪酬与长期激励机制，支持技术专家成长路径；\n4.扁平化管理，鼓励技术创新与快速迭代。\n1. 负责具身小脑核心算法的研发与真机落地——基于强化学习（RL）训练机器人的运动策略，实现复杂地形自适应、动态环境下的稳定移动与操作，从仿真到真机端到端部署。\n2. 打通\"RL策略设计训练→仿真验证→Sim-to-Real迁移→真机规模部署\"全链路闭环，持续探索大小脑协同的性能边界（模型策略输出与底层运动控制的衔接、安全兜底机制等）。\n3. 设计并落地运控安全体系，确保在数据采集和推理执行中的人机安全。\n4. 与VLA/世界模型团队、机电硬件团队、数采团队紧密协作，定义动作空间接口规范，支撑从遥操作数采到自主推理的全场景能力。\n5. 落地具身智能前沿运控技术（RL-based locomotion、loco-manipulation、接触丰富操作、灵巧手控制等），能够完成从idea到真机验证的完整交付。\n1. 计算机、控制理论、机器人学、机械电子或相关专业，硕士及以上学历\n2. 系统掌握Sim2Real技术栈，具备域随机化、Sim2Sim迁移、运动跟踪等关键技术的落地经验，有真机验证闭环（不只是仿真出结果）\n3. 精通主流深度强化学习算法（PPO、SAC、DPO、GRPO等），在Isaac Gym / Isaac Sim / MuJoCo等平台有大规模并行训练实战经验，熟悉策略蒸馏、课程学习、模仿学习、对称性利用等进阶方法\n4. 能独立设计任务解耦式多目标奖励函数，有效融合运动学约束、动力学可行性、动作跟踪保真度、能耗效率等多维目标，并具备系统化调参和消融实验的方法论\n5. 扎实的工程实现能力，熟练掌握C++/Python，熟悉ROS/ROS2，有实体机器人部署与真机调试经验\n6. 良好的逻辑思维、快速学习能力和跨团队协作沟通能力",
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