1. 精通CAD软件（如SolidWorks、AutoCAD，其中一种），能设计智能体的动力学机械结构。

2. 熟悉有限元分析（FEA）和动力学模拟工具，能够优化设计以满足强度、稳定性和功能需求。

3. 了解不同材料的性能（如强度、重量、耐腐蚀性），能够选择适合智能体结构和外观的材料，确保功能性与耐用性兼顾。

4. 在机器人、自动化或硬件智能体系统设计领域有不少于3年的研发经验，尤其是在结构设计或外观优化方面。

5. 参与过从概念设计到原型开发再到产品化的完整周期，熟悉项目管理和跨团队协作。

6. 本科及以上学历，专业为机械工程、电子电气工程、机器人学或相关领域。

薪资面议

工作地点：北京中关村。

有意向者发送简历至：hr@pcvr.com.cn

1. 精通PID控制、状态反馈控制、自适应控制、模糊控制等经典和现代控制方法，能够设计和优化控制算法以实现智能体的稳定运动。

2. 掌握机器人运动学（正向和逆向）、动力学建模、轨迹规划、运动平滑，可确保智能体能够执行复杂的运动任务。

3. 熟悉实时操作系统（RTOS）、微控制器编程、硬件接口和传感器融合技术，能够将控制算法部署到硬件平台上。

4. 了解伺服电机、步进电机等驱动技术，熟悉PWM、FOC（磁场定向控制）等电机控制算法，确保电机的高效、精准运行。

5. 精通C/C++，熟悉Python、MATLAB等开发工具，能够进行高效的算法开发和调试。

6. 熟练使用ROS（机器人操作系统）、Gazebo、Simulink等工具（其中一种）进行系统建模、仿真和验证。

7. 参与过机器人、自动化设备或类似系统的运动控制研发项目（不少于3年的研发经验），熟悉从需求分析到系统调试的完整开发周期。

8. 具备在实际硬件平台上调试和优化控制算法的经验，能够解决实际运行中的抖动、延迟或不稳定等问题。

9. 熟悉将控制系统与机械、电气和软件模块集成的过程，能够确保各模块之间的无缝协作。

10. 本科及以上学历，专业为控制工程、自动化、机器人学、电子电气工程或相关领域。

11. 有与机械、电气、软件等跨学科团队密切合作精神，确保控制系统与其他模块的兼容性和协调性。

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工作地点：北京中关村。

有意向者发送简历至：hr@pcvr.com.cn

1. 精通机器人运动学（正向和逆向）、动力学、轨迹规划和控制理论（如PID控制、模型预测控制），能够设计和优化智能体的运动控制算法。

2. 熟悉行为规划技术，如行为树（Behavior Tree）、有限状态机（FSM）和任务调度，确保智能体能够执行复杂的任务序列。

3. 掌握经典机器学习算法（如SVM、决策树、聚类）和深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer其中一种），用于智能体的感知、决策和行为优化。

4. 精通强化学习（RL）技术（如Q-Learning、DQN、PPO、Actor-Critic其中一种），用于训练智能体的自主决策和运动策略。

5. 熟悉监督学习、无监督学习和迁移学习，能够处理不同任务场景下的数据和模型训练。

6. 精通C++和Python，熟悉ROS（机器人操作系统）、Gazebo、MoveIt!等机器人开发和仿真工具（或其中一种），能够进行高效的算法开发和系统集成。

7. 掌握TensorFlow或PyTorch等机器学习框架，能够设计、训练和部署机器学习模型。

8. 具备大数据处理能力，能够从传感器数据（如视觉、IMU、力传感器）中提取特征、训练模型，并优化智能体的行为和运动控制。

9. 熟悉数据增强、特征工程和模型评估技术，确保机器学习模型的鲁棒性和泛化能力。

10. 了解机器人硬件的基本原理（如电机、传感器、执行器），能够与硬件工程师协作，确保算法与硬件的无缝集成。

11. 熟悉嵌入式系统和实时控制，能够将机器学习模型部署到资源受限的硬件平台上。

12. 在机器人、自动驾驶或相关领域中成功应用机器学习技术的经验（不少于3年的研发经验），尤其是在强化学习或深度学习在运动控制中的应用。

13. 熟悉模型训练、调优和部署的流程，能够解决实际应用中的过拟合、样本不足等问题。

14. 具备与跨学科团队（如机械、电气、软件工程师）合作的经验，能够协调各方资源，共同完成系统集成和调试。

15. 硕士及以上学历，专业为机器人学、数据科学、人工智能、计算机科学、自动化、电子电气工程或相关领域。

16. 具备持续学习新知识（如最新机器学习算法、机器人控制技术）的能力和意愿。

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工作地点：北京中关村。

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1. 精通Unity、Unreal Engine、Gazebo或Isaac Sim等物理引擎和仿真平台（或其中一种），能够创建高保真的虚拟环境，模拟物理世界的物体、场景和交互。

2. 掌握刚体动力学、碰撞检测、运动学、流体模拟等技术，确保虚拟环境中的物理行为与真实世界高度一致。

3. 熟练使用Blender、Maya或3ds Max等3D建模软件（或其中一种），能够创建或导入高质量3D模型，并集成到数字孪生环境中。

4. 能够根据任务需求设计复杂的虚拟场景，支持智能体的多任务训练。

5. 掌握合成数据生成技术，能从数字孪生环境中提取多模态数据（如视觉、深度、IMU、力反馈等），并进行数据标注和预处理。

6. 熟悉相机、激光雷达、IMU等传感器的虚拟现实成像原理，确保生成的数据与真实传感器输出一致。

7. 精通Python、C++或C#（或其中一种），能够编写脚本自动化数字孪生环境的配置、数据生成和处理流程。

8. 熟悉ROS（机器人操作系统）或类似框架，能够将数字孪生环境与智能体的控制系统集成，支持闭环仿真和训练。

9. 了解机器学习和深度学习的基本原理，熟悉TensorFlow或PyTorch等框架，能够将生成的数据用于训练智能体的感知、决策和控制模型。

10. 掌握数据增强、特征提取和数据集构建技术，确保生成的数据集质量高、覆盖面广。

11. 参与过数字孪生、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）或游戏开发项目（不少于3年的开发经验），熟悉虚拟环境的创建、优化和维护。

12. 在机器人模拟、自动驾驶仿真或工业数字孪生等领域有工作经验和成功案例者优先。

13. 具备从虚拟环境生成合成数据并应用于机器学习模型训练的经验，熟悉数据pipeline的构建和优化。

14. 了解域适应和域随机化技术，能够提升合成数据在真实环境中的迁移效果。

15. 本科及以上学历，专业为计算机科学、数据科学、软件工程、机器人学或相关领域。

16. 能够清晰表达技术方案、项目进展和挑战，与团队成员、高层管理者及外部合作伙伴有效沟通。

17. 需具备持续学习新工具、新技术和行业趋势的能力，保持竞争力。

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