- 世界模型部署闭环： 设计世界模型推理引擎→机器人控制的低延迟架构，将团队的JEPA预测输出、物理一致性约束与认知先验转化为机器人可执行的运动规划与力控策略。 - 实时系统中间件： 基于ROS2/实时以太网（EtherCAT/TSN）搭建分布式机器人控制系统，确保世界模型推理（JAX/XLA）与硬件控制循环的通信延迟<<10ms，支持高频力控（≥1kHz）。 - Sim2Real迁移框架： 开发从团队仿真环境（Brax/Isaac Sim/自研可微分物理引擎）到真实机器人的策略迁移工具链，包括域随机化、系统辨识、自适应校准与残差学习模块。 - 机器人平台架构： 主导力控机械臂（如Franka/UR）、灵巧手、移动底盘、遥操作系统的选型、系统集成与二次开发，构建面向世界模型验证的标准化机器人平台。 - 数字孪生同步： 建立真实机器人状态（关节角度、末端力矩、触觉反馈）与团队仿真引擎的实时同步机制，支撑"真实交互→仿真回灌→模型迭代"的数据飞轮。 - 安全与可靠性： 设计硬件级安全机制（碰撞检测、紧急停止、力矩/速度限制、虚拟围栏），确保世界模型的探索性策略在真实物理环境中的安全执行。 - 跨团队协作： 作为算法团队与硬件落地的唯一接口人，将物理世界模型科学家的物理约束、认知架构研究员的因果推理模块、多模态表征研究员的感知前端集成到统一硬件平台。

- 硕士及以上学位，机器人学、自动化、机械电子工程、计算机科学方向。 - 精通ROS2、实时嵌入式系统、C++17/20、Python，熟悉机器人运动学、动力学与轨迹优化。 - 有真实机器人平台（Franka/UR/宇树/智元/傅利叶等）的深度开发经验（≥3年），独立完成过至少1个完整的机器人软硬件集成项目。 - 熟悉模型预测控制（MPC）、操作空间控制（OSC）、强化学习/模仿学习策略在真实机器人上的部署。 - 具备与算法团队"同频对话"的能力：了解PyTorch/JAX基本范式，理解团队现有技术栈（JEPA、预测编码、可微分物理）的输入输出接口。 - 有Sim2Real迁移的实际项目经验，熟悉Domain Randomization、System Identification、RetinaGAN等迁移技术。