1. 基于ROS / ROS2 框架，负责机器人系统的软件架构设计、开发与维护，实现机器人在复杂环境中的定位、建图与导航能力。 2. 参与机器人SLAM、感知与环境建模算法的集成与优化，包括视觉SLAM、激光SLAM 或多传感器融合定位等，提高机器人在复杂环境中的稳定性与精度。 3. 负责机器人系统各模块的开发与集成，包括传感器（激光雷达、相机、IMU）、导航系统与执行系统，实现机器人感知、定位与控制模块之间的高效协同。 4. 基于Isaac Sim、Gazebo 等仿真平台，构建机器人算法验证环境，对定位、导航及策略算法进行仿真验证，并推动算法在真实机器人系统中的落地。 5. 参与机器人系统在实际应用场景中的部署与优化，解决机器人运行过程中出现的问题，如定位漂移、导航稳定性、环境适应能力等。 6 负责机器人与周边设备（如视觉传感器、夹具、末端执行器等）的硬件集成与软件接口开发，实现各组件之间的高效通信与协同作业，打造机器人作业系统。 探索 强化学习或大模型在机器人系统中的潜在应用（如策略优化、任务规划等），提升机器人系统的智能化能力。

1. 本科及以上学历，计算机、自动化、机器人工程等相关专业，具有 3年以上机器人软件或 ROS 开发经验。 2. 熟练掌握 C++ / Python 编程语言，熟悉 ROS 或 ROS2 框架开发，能够独立完成机器人系统模块开发与调试。 3. 熟悉至少一种 SLAM 技术路线或定位方案，如： ○ 激光 SLAM ○ 视觉 SLAM ○ 多传感器融合定位 4. 熟悉机器人常见传感器与数据处理，包括 激光雷达、深度相机、RGB 相机等，具备机器人系统集成经验。 5. 熟悉至少一种机器人仿真平台，如 Gazebo、Isaac Sim、Mujoco 等，具有 Sim2Real 或 Real2Sim 经验者优先。 6. 了解 强化学习或大模型在机器人领域中的应用者优先。 7. 具备良好的工程能力和系统调试能力，能够在真实机器人平台上完成算法部署与系统优化。 加分项 1. 有机器人导航系统开发经验（Nav2 / MoveBase 等） 2. 有移动机器人或机械臂项目经验 3. 熟悉深度学习框架（PyTorch / TensorFlow） 4. 有机器人仿真训练或策略优化经验