1、负责双足机器人运动控制与步态算法的设计、开发和优化。 2、负责人形机器人双手操作与全身运动（locomotion）的智能控制策略开发，针对复杂场景（如重物搬运、精准拆码垛、行走、爬楼梯、障碍物跨越等）实现操作与运动的全身协调。 3、基于深度强化学习、模仿学习等方法优化运动策略，提升机器人在动态环境中的自适应能力与运动效率。 4、负责算法从仿真到实机的迁移部署，开发在线动力学参数辨识与自适应校准方案，解决 sim2real gap 问题，保障真机运行的实时性与稳定性。 5、建立算法鲁棒性评估机制，通过扰动测试验证运动策略在真实场景中的可靠性。 6、跟踪运动控制领域前沿技术，持续进行算法创新与性能优化。

1. 精通机器人运动学、多刚体动力学建模与求解，1 年及以上足式机器人（四足 / 人形）运动控制项目经验，曾主导步态规划、运动策略优化等核心模块开发者优先。 2. 精通 PyTorch/Jax 等深度学习框架，熟练掌握至少一种主流强化学习算法（PPO、SAC、DQN, GRPO, RLPD）, 精通 rsl-rl/skrl 等至少以一种强化学习后端框架 3. 掌握 Isaac Gym、Isaac Sim、MuJoCo 等至少一种仿真工具 4. 熟悉机器人全身控制，有 TWIST2 等全身遥操开发或者实践经验优先 5. 熟悉 Motion Tracking，掌握 GMR，PHC 等至少一种动作重映射算法，熟悉 DeepMimic，AMP，BeyondMimic 等至少一种动作跟踪算法，有完整的 sim2real 项目落地经验 6. 熟练使用 C++/Python 编程语言，具有在 Linux 环境下开发的经验，熟悉 ROS 框架，具备运动控制算法工程化实现能力。