负责机器人端到端执行层的算法设计与工程落地，在 VLA等大模型输出的高层指令与机器人底层运动执行之间构建可靠的「执行桥梁」。通过融合规则、传统算法与学习策略，保障机器人在真实场景中的任务执行稳定性与安全性。
1. 负责机器人端到端任务执行框架的设计与开发，承接大模型输出的高层动作指令并转化为可靠的底层执行
2. 设计并实现基于规则与算法的符合策略，在模型置信度不足或场景超出模型泛化范围时提供安全兜底
3. 开发任务执行的异常检测与恢复机制，识别执行失败、环境突变等异常状态并触发相应处理逻辑
4. 针对具体落地场景（如工厂搬运、装配等），设计场景专属的混合执行策略，结合感知反馈实现自适应调整
5. 打通执行算法与运动控制模块的接口，保障算法策略可落地到真实硬件
7. 分析进厂测试中的执行失败案例，持续迭代符合策略与兜底规则，提升任务完成率
基本要求
1. 本科及以上学历，机器人、自动化、计算机、人工智能相关专业
2. 3 年以上机器人算法或运动规划开发经验
3. 熟悉机器人任务规划与执行框架（行为树、状态机、TAMP 等）
4. 具备扎实的数学基础，熟悉优化方法、概率模型与控制理论
5. 熟练使用 Python 与 C++，有算法工程化落地经验
6. 有 VLA、Diffusion Policy 等端到端模型与传统控制混合部署的实际经验
7. 熟悉机械臂操纵、灵巧手抓取等具体任务场景的执行策略设计
8. 有真实工业场景落地经验优先
