岗位定位（Why this role） 你将加入梅卡曼德机器人具身团队。公司在机器人视觉与具身智能方向处于全球领先地位，具备成熟且领先的工程化能力，已在复杂工业环境中实现大规模、稳定应用。相关技术已广泛落地于汽车装配、物流分拣、精密加工等场景，累计部署超24000+台智能机器人系统，率先实现从前沿技术到规模化应用的转化。在这里，你将面向真实机器人任务，构建从感知到决策的完整算法体系，解决具身智能中的稳定操作与泛化能力问题，推动机器人在复杂环境中可靠执行任务。 你将负责（What you own） 1. 设计机器人操作算法（grasp / manipulation / assembly） 2. 构建 Perception → State → Policy → Action 的系统链路 3. 设计并落地 RL / Imitation Learning / Offline RL 策略 4. 主导 Sim2Real 方案（数据策略 / domain gap / 泛化） 5. 推动算法在真实机器人系统中的部署与优化 核心挑战（Why it’s hard） 1. 感知误差对策略稳定性的影响 2. 长尾场景下的抓取与操作泛化 3. 多步任务中的误差累积与系统鲁棒性 4. sim-to-real gap 的系统性解决 任职要求（Must-have） 1. 硕士及以上学历，机器人 / 计算机 / AI 相关专业 2. 5年以上机器人算法经验，有真实系统落地案例 3. 在感知 / 策略学习 / manipulation 至少一方向深入 4. 精通 Python / C++，熟悉 ROS 等机器人系统 5. 具备从仿真到真实部署的完整闭环经验 加分项（Nice-to-have） 1. 强化学习 / 模仿学习在机器人中的落地经验 2. 熟悉 Sim2Real（domain randomization / data engine） 3. 多模态感知（RGBD / 点云 / 力觉） 4. 有 Franka Emika Panda 等平台经验 5. 顶会论文（ICRA / IROS / RSS / CoRL） 你将获得（What you gain） 1. 主导真实机器人系统核心算法设计 2. 直接影响工业级机器人性能与落地效果 3. 从算法专家成长为系统级技术负责人 4. 在 embodied AI 中构建稀缺的系统能力 为什么选择梅卡曼德（Why Join Mech-Mind） 1. 全球领先的机器人视觉与具身智能公司，技术持续演进并快速走向规模化应用 2. 率先实现前沿技术的大规模商业化落地，具备从算法到系统再到部署的完整闭环能力 3. 超24000+真实系统部署，服务100+世界500强企业，在复杂工业场景中持续验证与迭代 4. 全球化业务布局，覆盖40+国家，具备多行业、多区域的规模复制能力 5. 完善的培养体系与导师机制，加速从算法或工程能力向系统级与产品级能力跃迁 6. 深耕智能机器人这一长期赛道，技术方向前沿明确，应用空间广阔

5年以上机器人算法经验，有真实系统落地案例 在感知 / 策略学习 / manipulation 至少一方向深入 精通 Python / C++，熟悉 ROS 等机器人系统 具备从仿真到真实部署的完整闭环经验