我们是vivo机器人LAB团队，致力于研究和探索面向未来十年的智能终端演进趋势，承担公司在具身智能方向的前瞻探索与产品落地任务。 加入我们，你将与一群探索未来的专家们并肩作战，将接触最前沿的具身智能相关趋势和技术，一起探索和定义下一代智能终端的形态与边界！ 1、全身运动控制算法研发：开展双足人形机器人全身运动控制（Whole-body Control, WBC）核心算法设计与优化，跟踪最优控制与学习控制前沿进展，提升多接触动态运动能力，解决复杂场景下平衡控制与稳定行走核心问题； 2、学习型控制与仿真训练体系建设：结合强化学习与模仿学习方法，搭建仿真驱动的策略训练体系，优化复杂地形适应与动态行为生成能力，提升从仿真到真实环境的迁移效率与泛化性能； 3、动力学建模与系统性能优化：开展双足机器人动力学建模与参数辨识，优化接触建模与状态估计精度，提升控制系统稳定性与抗扰动能力，实现高频实时控制闭环优化； 4、算法工程化部署与真机验证：完成全身控制算法工程化封装与实时系统部署，对接机器人底层控制架构，推进仿真到真机迁移与联调验证，保障系统在真实环境中的稳定运行与持续迭代。 1、计算机科学与技术、自动化、控制工程、机器人等相关专业，2年以上机器人或运动控制相关研发经验，熟悉机器人动力学与控制基础，有双足/四足机器人或机械臂控制经验者优先； 2、深入理解机器人全身运动控制（WBC）、优化控制（MPC、QP、逆动力学）及强化学习（PPO、SAC、GRPO等）原理与实现，有复杂运动控制算法独立设计与优化经验； 3、熟练掌握至少一种主流机器人仿真平台（NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet等），具备仿真到真机（Sim2Real）迁移经验，有大规模仿真训练或控制策略优化经验者优先； 4、在ICRA、IROS、RSS、CoRL等机器人或机器学习领域顶会顶刊发表论文者优先，或具有人形机器人相关核心专利/工程化落地经验者优先。
