帮知友发个招聘 - 2026.7 自变量机器人
社招、校招、实习生
运动控制、强化学习、快慢系统融合、灵巧操作、多模态人际交互等方向
wenlifang@x2robot.com
Felicia
Hii 家人们，我们是自变量机器人的运动智能团队，研究方向是运动控制、强化学习、快慢系统融合、灵巧操作、多模态人机交互等。团队技术氛围浓厚，讨论平等开放，博士成员占比过半；人形机器人、双臂、灵巧手等硬件平台储备充分。我们期待真正热爱具身智能、愿意在真实物理世界中探索前沿问题的伙伴加入。我们的机器人形态可参考下图，但不局限这些，还在持续探索不同形态。
期待每一位伙伴在自变量实现自己的具身智能之梦，一起穿越物理世界的奇点，让真正走进家庭的机器人伙伴成为现实。 欢迎大家投递，或者帮忙引荐朋友！
感兴趣的小伙伴们可直接私信我，或者邮件到：wenlifang@x2robot.com
职位有：
• 具身算法工程师（灵巧操作）
• 具身算法工程师（快慢系统结合）
• 具身算法工程师（人机交互）
• 具身算法工程师（力感知）
• 具身算法工程师（system 0）
• 强化学习算法工程师（运动控制）
• 运动控制算法工程师
• 算法软件工程师
工作地点：深圳宝安。上述岗位都同步在看:) HC 不限制
具体职位描述可参见下文：
具身操作算法工程师（快慢系统融合）
职位描述
1. 负责面向家居、养老等高动态人机交互场景（如抱扶、护理、协作操作）的 System 1 / System 0 分层操作策略研发，构建低频语义规划（1–10 Hz）与高频行为生成（50–100 Hz）协同的统一框架，实现长短时序解耦与稳定闭环控制。
2. 设计并实现 System 1 层的操作语义建模能力，包括轨迹、接触模式与接触力等关键表示，并兼顾任务指令理解、视觉避障与多目标约束下的规划能力。
3. 研发 System 0 层高频控制策略，在关节空间生成稳定、连续且可控的操作行为，实现刚度调节、接触稳定与局部避障能力，并解决高频执行中的延迟、抖动与不连续问题。
4. 应用并拓展行为克隆、强化学习（RL-first paradigm）、生成式策略（Diffusion / Flow Matching）及元学习等方法，构建具备闭环执行、异常恢复与实时适应能力的操作策略。
5. 构建融合视觉、本体感知、力/触觉与语言的多模态具身模型（VLA / WAM），进行多模态信息感知、长-短时序任务目标规划、行为语义规划、运动轨迹生成等任务，并设计适配不同时间尺度的模型架构，实现从语义规划到动作生成的统一建模。
6. 推动算法在真实机器人系统中的部署与优化，参与硬件联调，定位并解决抖动、迟滞、接触不稳定等工程问题，构建推理机与执行机分离的低延迟系统架构，保证高频执行与低频推理的稳定协同。
具身算法工程师（人机交互方向）
职位描述
1. 负责开发、训练和部署具身智能机器人全身控制的强化学习算法，集成避障，柔顺力控，安全保护等多项功能机制，保证动作追随与力追随的平滑与稳定；
2. 提升机器人对物理世界与人类意图的主动理解和预测能力，在有接触的任务场景上实现并提升人机交互功能；
3. 多模态人机交互，引入力觉 / 触觉等交互信息辅助机器人的决策与规划，实现机器人对人类反应的多模态闭环反馈；
4. 数据平台搭建，清洗并提高多来源（动捕 / 视频 / 遥操等）的数据的质量，保证数据集在运动学与动力学上的可行性，搭建数据清洗，数据评估的闭环数据处理流程；
具身算法工程师（system 0 方向）
职位描述
1. 设计、训练、评估并部署面向机器人移动操作任务的运动策略（System 1 / System 0）。
2. 应用并拓展行为克隆、强化学习等方法，重点关注真实场景中的稳定性、安全性与实时性
3. 构建统一的感知运动策略模型，兼具指令追踪、视觉避障、接触力感知与刚度调节等能力。
4. 训练能够应对现实世界挑战的鲁棒运动模型，包括传感器噪声、接触动力学不确定性以及环境变化等因素。
5. 与大模型、系统和硬件团队紧密协作，将策略部署到真实场景的端侧机器人系统中。
具身算法工程师（灵巧操作）
职位描述
1. 设计、训练、评估并部署面向灵巧手精细操作任务的运动策略（System 1 / System 0）。
2. 搭建灵巧手精确仿真环境，包括动力学辨识、力/触传感器与视觉传感器仿真、contact-rich任务仿真 。
3. 灵巧手的数据清洗、数据合成与数据增强，包括抓取姿态生成、retargeting等。
4. 训练多模态的灵巧手感知运动模型，实现接触力感知、目标跟踪、底层安全等能力 。
5. 与大模型、系统和硬件团队紧密协作，将策略部署到真实场景的端侧机器人系统中。
具身算法工程师（力交互 / 力感知策略方向）
职位描述
1. Force-aware Policy 架构研发：负责复杂机器人系统（双臂、灵巧手、高自由度人形）在接触密集任务上的策略研发;
2. 从运动控制角度出发，主导前沿生成式策略的架构设计与系统消融;
3. 设计多模态信号融合方案，让高频力通道与低频视觉通道在同一 policy 内分工明确；探索异构动作空间（pose /joint/tactile /force）设计方案;
4. 多模态感知融合与交互控制：利用 6D 力 / 力矩、指尖触觉（GelSight 族）、视觉、语言等多模态输入，建立 Sensorimotor 闭环;
5. 针对接触密集（contact-rich）场景开发自适应策略，解决多对象操作、对接触状态泛化难题;
6. 设计并验证 “力 / 触觉” 两类传感器在不同接触任务上的分工，产出可发表的系统消融结论;
强化学习算法工程师（运控方向）
职位描述
1. 负责机器人领域的强化学习算法研究与开发，包括机械臂、灵巧手、机器人全身运动控制等核心技能训练；
2. 熟悉机器人端到端操作模型，研究强化学习在ACT、Diffusion Policy、OpenVLA等前沿VLA模型中的应用；
3. 基于Isaac Gym/Sim/Lab、MuJoCo等仿真平台，设计并实现机器人操作策略的强化学习训练框架，解决sim2real迁移问题；
4. 研究操作模型基于人类或者模型反馈的真机强化学习，提升模型的泛化性和精准性，进一步提升模型的能力；
5. 研究并开发模仿学习与强化学习相结合的算法，实现机器人复杂操作技能的快速学习和泛化；
6. 负责强化学习模型的蒸馏、优化和真机部署，确保算法在实际机器人系统中的稳定运行； 跟踪机器人强化学习领域最新研究进展，推动算法创新和技术突破。
运动控制算法工程师
职位描述
负责运动控制算法的研发与优化，包括但不限于以下方向：
1. 传统控制优化：设计并优化 PID、反馈线性化、阻抗控制等算法，以提升运动精度和鲁棒性；
2. 最优控制与轨迹优化：应用轨迹优化和MPC等方法，实现优化轨迹跟踪、约束控制等功能；
3. 基于动力学模型的全身控制：应用操作空间控制（Operational Space Control）的方法，实现全身控制（Whole-Body Control），并利用系统辨识来实现高性能控制；
4. 全身控制：研究适用于双臂，灵巧手，轮式、双足等复杂机器人系统的协调运动控制；
5. 多约束优化与实时控制：结合动力学约束、接触建模、力/位置混合控制，运用数值优化（QP、SQP、iLQR 等）实现高效实时控制。
算法软件工程师（运动控制方向）
职位描述
1. 负责机器人控制相关底层架构与接口抽象，搭建仿真器、实体机器人硬件统一接口，实现仿真与真机无缝切换。
2. 基于现代 C++ 开发机器人核心系统，运用各类设计模式搭建数据、事件、状态机与推理执行管线，保障工程可维护性与扩展性。
3. 开发CPU/GPU 异构加速模块，实现动力学求解、碰撞检测、神经网络推理等功能，完成异构任务调度。
4. 搭建机器人实时运行系统，运用实时线程调度、无锁结构、内存池等技术，保障系统低延迟、高稳定运行。
5. 负责物理仿真器开发与集成，实现刚体 / 柔体仿真、多类传感器模拟，支撑机器人算法训练与虚实迁移验证。
6. 主导机器人控制框架 / 中间件架构设计、跨平台工程构建，落地 CICD 流程，完成项目编译、打包与版本管理。
7. 负责强化学习 / 模仿学习策略网络的模型压缩、推理优化与端侧部署，借助量化、算子融合、模型蒸馏等技术实现毫秒级机载推理。
8. 基于主流机器人框架、仿真器、推理引擎做二次开发与深度定制，解决虚实迁移、传感器噪声、通信延迟、设备安全等真机落地问题。
📩 联系方式：
*感兴趣的小伙伴们可直接私信
https://www.zhihu.com/people/wen-li-fang-25
* 抄送: wenlifang@x2robot.com
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