在实验室场景里做具身智能，这件事说起来容易，真动手做才知道有多难。我们是一家专注于生物、化学、材料等领域的机器人公司，核心产品是高精度双臂移动机器人。团队科研背景扎实，目前已经拿到头部美元基金和产业资本的支持，在深圳和波士顿两地办公。我们正在做的，是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，但一群相信它会发生的人，已经在这里动手开干了。

眼下，我们想把机械臂运动控制的核心能力做得更扎实，所以需要一个能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：实现关节空间与笛卡尔空间的轨迹规划与控制，把重力补偿搞定，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——当然，本科但工程能力突出的也欢迎。机器人、自动化、机械工程等相关专业，基础要扎实。

真正理解正逆运动学、刚体动力学，不只会套公式，要在工程里能解决实际抖动、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。