Dyna Robotics Inc.

职责描述： 岗位背景 我们正在研发新一代移动操作机器人平台，致力于将强化学习与现代控制理论深度融合，攻克全身协同操作（loco-manipulation）中的高维决策、动态稳定性与精细操作难题。我们寻找在底层控制层面具备扎实理论功底与一线落地能力的算法工程师，共同推动具身智能从仿真走向真实物理世界。 - 主导移动操作平台的底层全身控制策略研究，覆盖移动、抓取、双臂协同等 loco-manipulation 任务 - 设计并实现基于 RL / IL 的策略学习算法，以及与 MPC / WBC 等经典方法结合的混合控制框架 - 完成大规模并行仿真训练（IsaacLab / Mjlab 等）与 sim-to-real 迁移，提升策略在真实硬件上的鲁棒性、动态响应与可解释性 - 持续打磨底层控制栈：动力学建模、接触力规划、扰动抑制、关节级力矩控制等关键环节 - 跟踪并复现 loco-manipulation 方向 SOTA 工作，沉淀团队内部技术资产；具备清晰的技术品味与系统思考能力 - 探索小脑与大脑协同训练与优化 任职要求： 职位要求 - 机器人学、控制科学、自动化、计算机或相关专业博士学历优先（特别优秀的硕士亦可考虑） - 精通现代控制理论（最优控制、鲁棒控制、自适应控制、MPC 等）与传统机器人控制（运动学 / 动力学建模、阻抗 / 导纳控制、WBC、QP 求解） - 熟练掌握主流深度强化学习算法（PPO / SAC / DDPG 等）及其在高维连续控制问题上的工程实践，具备真机部署与 sim-to-real 闭环经验 - 熟悉域随机化、系统辨识、residual learning、teacher-student 等 sim-to-real 关键技术 - 对 VLA、World Model、Diffusion Policy 等上层范式有所了解，能够与底层控制良好对接 - 有力矩控制驱动器、高带宽伺服系统等相关实践经验 - 了解人体运动重定位（motion retargeting）及遥操作（teleoperation）相关技术，能够与 RL / IL 训练流程顺畅衔接 - 扎实的 C++ / Python 工程能力，熟悉 ROS / ROS2、Pinocchio / Drake、Isaac Sim / MuJoCo 等工具链 Prefer（加分项） - 在 loco-manipulation / 移动操作 / 全身控制 / 机器人学习等相关方向有顶级期刊或会议论文发表，如 T-RO、IJRR、RSS、CoRL、Humanoids 等 - 在 humanoid、四足、移动操作等复杂平台上有过完整的真机部署与 sim-to-real 闭环经验 - 有开源项目或个人技术博客，社区影响力良好

主要职责 一、供应链战略与体系建设 •搭建和优化从零部件采购→供应商管理→生产制造→仓储物流→交付售后的全链路供应体； •设计并执行供应链战略，确保成本、质量、交付和灵活性之间的最优平衡； •制定供应链管理计划，支持快速迭代和规模化生产。 二、供应商管理与采购 •负责核心零部件（如传感器、电机、驱动、控制板、结构件等）的采购策略制定与执行； •开发并管理战略供应商关系，进行供应商审核、绩效评估和成本谈判； •负责关键物料的BOM（Bill of Materials）成本控制与优化； •管理供应商渠道，确保高可靠性与快速响应。 三、生产与运营协同 •与研发、制造、质量和财务团队协作，推动从样机阶段到量产阶段的供应链落地； •参与生产计划制定、产能规划与库存策略； •保障样机与量产阶段的物料及时到位，避免断料与积压。 四、流程与系统建设 •建立标准化采购流程、合同模板及供应链管理SOP； •建立供应链风险管理体系（如多源策略、替代料方案）。 任职要求 专业与经验 •本科及以上学历，机械工程、电子工程、供应链管理、工业工程或相关专业； •5年以上供应链或采购管理经验，其中至少2年带团队经验； •有机器人、智能硬件、汽车电子或高端制造行业背景优先； •熟悉具身智能或机器人产品所需核心部件（如驱动系统、传感器、结构件等）的产业链。 能力要求 •优秀的供应链战略规划与成本分析能力； •强谈判能力与供应商开发经验； •熟悉新产品导入（NPI）流程和快速迭代节奏； •具备跨团队、跨文化沟通能力； •有创业精神，能适应快速变化与资源有限的环境。

职责描述： 主要职责 1、负责产线的制程质量管理，覆盖总装、调试、老化、出厂全流程质量保障，建立标准化制程质量管控体系。 2、评审工艺端输出的装配SOP，识别工序质量漏洞与失效风险，推动工艺优化、工位防错优化，独立编制产线PFMEA、过程控制计划、制程检验SIP，统一产线检验标准与作业规范。 3、负责机器人关键工序及核心部件的质量验证，覆盖零部件装配精度、运行参数校准、动作协调性及安全性能测试，确保检验记录完整、质量数据全程可追溯。 4、参与机器人生产工艺优化、设备调试及工装夹具验证工作，从质量维度提出改进建议，推动生产效率提升与产品一致性改善。 5、参与新品试产、迭代升级、ECN设计变更落地工作，主导产线物料切换、新旧版本隔离、软硬件固件防混装管控，落实试产加严检验、问题收集、风险复盘与量产固化。 6、主导量产制程质量异常、整机功能不良、售后制程类客诉的根因分析与闭环改善，推动产线整改验证，搭建预防机制，持续提升整机一次良率、降低返工报废率与售后故障率。 7、统计产线制程质量数据，输出周/月度良率、不良分布、改善复盘报表，持续迭代制程管控标准、防错机制与异常反应计划，固化量产质量能力。 任职要求： 任职要求 1、本科及以上学历，机械、机电一体化、自动化、电气工程、工业工程、质量管理等相关专业。 2、5年以上制造业质量体系相关工作经验；熟悉硬件产品从试产迭代到量产的全过程制程质量管控。 3、熟悉整机装配、调试、EOL测试等制程流程，精通装配、调试常见不良根因与改善方案。 4、熟练掌握PFMEA、过程控制计划、SPC、8D、AQL、5Why、鱼骨图等质量工具，可独立编制制程质量文件、SIP、开展异常改善与数据复盘。 5、具备优秀的现场问题处置能力、多方沟通推动能力，执行力、抗压能力强，适配初创公司小批量、快迭代、多任务的工作节奏。 加分项 1、有机器人或复杂整机类产品的生产制造质量管控经验。 2、有硬件初创公司小批量、多版本、快速迭代的制程质量管控经验。 3、熟悉ISO9001及IATF16949体系，具备应对客户审厂的能力。 4、持有IATF16949、VDA6.3 内审员等质量相关高级证书。

岗位职责： 1. 招聘策略制定与执行： - 根据公司岗位需求，制定并执行招聘计划，确保岗位的高效招聘。 - 持续优化招聘流程，提升招聘效率和质量。 2. 人才搜寻与筛选： - 自主开发多元化招聘渠道，精准匹配需求岗位。 - 独立完成招聘全流程，包括但不限于简历筛选、面试评估、背景调查等。 3. 技术岗位招聘专长： - 熟悉技术类岗位（如硬件、软件开发等）的招聘需求，能够快速理解岗位技术要求。 - 与技术团队紧密合作，准确把握技术岗位的核心技能和经验要求，输出人才画像。 4. 人才库建设与管理： - 建立人才地图，维护关键岗位人才库，定期更新候选人信息，为未来招聘需求做储备。 5. 招聘数据分析与优化： - 定期分析招聘数据，评估招聘渠道效果，提出优化建议。 6. 维护候选人与猎头供应商关系，搭建公司人才储备库，提升候选人体验与公司雇主品牌形象。 7. 配合人力资源其他模块工作，参与公司人才发展相关项目，如新员工融入、核心人才保留等。 职位要求 任职要求： 1. 教育背景： - 统招本科及以上学历，人力资源管理、心理学或相关专业。 2. 工作经验： - 5年以上招聘工作经验，AI、智能硬件等相关行业背景。 - 具备猎头从业经历，至少2年专注于技术类岗位招聘(必备）。 3. 专业技能： - 熟悉招聘流程和工具，熟练掌握面试技巧。 - 快速理解岗位需求和技能要求。 4. 能力要求： - 良好的沟通能力、协调能力和团队合作精神。 - 能够承受工作压力，具备较强的责任心和执行力。 - 英语听说流利，熟悉跨国公司文化。 加分项： 1、对前沿技术的好奇心； 2、超强的自我驱动能力； 3、具备中高端人才寻访经验； 4、初创公司0-1组建团队的经历。

职责描述： 职位概述 Dyna Robotics 正在组建核心硬件质量团队，现招聘一名实战型供应商质量工程师，负责机器人核心零部件（关节模组、线束、电池、PCBA、电控模块等）的供应商质量管控与新物料来料质量保障。 你将参与供应商准入评审、管控来料质量、解决量产制程异常、优化供应链工艺水准，同时高频深入供应商现场稽核并推动整改。在量产准备阶段逐步导入 PFMEA、PPAP（简化）、8D 等质量工具。工作需要不定期赴供应商现场审厂与跟进制程改善，协助搭建并完善公司初期供应链质量体系，支撑产品从小试产向量产平稳过渡。 任职要求： 主要职责 1、负责关节模组、线束、电池、PCBA、电子控制模块等核心外协零部件供应商全生命周期质量管理，涵盖新供应商准入、现场稽核、PPAP、供方整改及管理。 2、主导量产制程质量管控，对接生产线统筹制程质量问题，快速定位来料、工艺、装配类不良根因，推动供应商与内部生产团队协同整改，持续提升生产良率与量产稳定性。 3、负责核心零部件的来料质量管理与来料检验工作，制定并迭代来料检验标准、抽检规范与准入准则，识别来料不良风险，把控零部件入场质量关口，完成来料质量问题闭环管理。 4、针对批量来料不良、制程异常、客诉质量问题，牵头开展根因分析、整改验证、预防机制搭建，输出标准化改善报告与管控规范。 5、搭建并持续迭代供应商质量考核体系、来料检验规范、制程质量管控标准，联动采购、生产、研发完善供应链质量体系。 6、深入供应商生产现场开展审厂、制程稽核、问题蹲点整改、工艺优化落地，保障供方生产质量合规稳定。 任职要求 1、本科及以上学历，电子信息、电气工程、自动化、机电一体化、工业工程、机械工程等相关专业。 2、3年以上电子件、电控模块或电机相关零件，从试产到量产的全过程供应商质量管理经验。 3、熟悉PCBA、电控模块或电机的生产工艺、制程特点，了解常见质量不良和生产制程优化改进方法。 4、熟练掌握 PPAP、PFMEA、SPC、8D、MSA 等供应链和质量管理工具。 5、能够适应较高频次出差，可驻供应商厂区开展审厂、稽核、整改落地等现场工作。 6、具备良好的英文读写能力，可阅读英文技术标准、相关资料，满足岗位工作使用需求。 7、具备优秀的供应商沟通协同与问题推进能力，抗压性强，适配创业公司多任务、快迭代的工作节奏。 加分项 1、有机器人关节模组、线束、电池、电控模块等供应链质量管控经验。 2、具备从零搭建供应链质量体系、供应商准入及考核体系经验。 3、熟悉小批量、多品类初创硬件企业供应链质量管理模式。 4、具备APQP前期质量或研发设计质量的经验

职位描述 我们正在搭建下一代具身机器人平台，核心挑战不只是控制算法本身，而是承载这些算法的生产级软件平台——从硬件抽象、实时控制栈、推理集成到SDK接口，最终交付给控制、ML、遥操作团队使用。 我们寻找一位资深软件架构师，端到端负责该平台的软件架构与核心SDK设计。我们不要求你具备机器人控制算法的深入背景，但要求你具备承载这些算法的生产级软件平台设计能力，并愿意快速深入机器人领域，与控制专家平等对话。 岗位职责 1、负责机器人软件平台整体架构设计 1）负责 HAL、Runtime、Middleware、SDK、通信框架、System Services 的架构设计与演进。 2）建立清晰的软件分层与模块边界，明确各层的职责、依赖方向与生命周期管理，使机器人平台具备长期可维护、可扩展能力。 3）优化统一机器人控制与数据接口，支撑控制、ML、遥操作等不同上层场景在同一套抽象上开发。 4）在实时性、确定性、吞吐与安全性之间做出合理取舍，定义控制周期、时序约束与故障处理（安全停机、降级、状态机）等平台级机制。 5）支撑多机型、多硬件配置（不同关节模组、传感器、算力平台）的复用与快速适配。 2、建立可靠稳定的 Production 工程体系 1）负责 CI/CD、自动化测试、Regression Testing、Release Pipeline 的整体设计，让平台具备可重复、可回滚的发布能力。 2）建设仿真与HIL（硬件在环）测试能力，使大部分问题在上真机之前被发现。 3）建立Observability体系：Logging、Metrics、Tracing、数据回放与现场问题复现，缩短从 "机器人出现异常" 到 "定位根因" 的时间。 4）定义版本与兼容性策略（固件/平台/SDK之间的版本矩阵），保障现场设备可安全升级。 3、平台技术决策 1）在技术选型、中间件、实时系统、软件分层、接口规范、模块抽象等关键架构决策中承担主要责任。 2）通过 Prototype、Benchmark 与量化评估来支撑决策。 3）为关键决策沉淀设计文档与技术方案（Design Doc/ADR），让决策的背景与取舍可被团队追溯。 4、技术领导力 1）推动架构评审与代码评审机制，建立团队的工程规范与质量基线。 2）与控制、感知、ML、硬件、产品等团队紧密协作，优化跨团队需求为清晰的平台接口。 3）对外沉淀平台的技术文档与最佳实践，降低新成员和上层团队的接入成本。 职位要求 Must Have- 1）Platform Mindset（平台抽象能力）：有从0到1或主导演进复杂软件平台的经验，能够设计出被多个团队长期使用的接口与分层。 2）Real‑time/Embedded/Robotics/Automotive其中至少一个领域的工程经验，理解实时性、资源约束与硬件交互带来的设计约束。 3）精通 Modern C++（17/20）及 Python，具备性能分析、并发与内存模型层面的实战能力。 4）熟悉现代软件工程实践（CI/CD、Testing、Observability、Release），并有在生产环境中落地的经验。 5）技术领导力：能主导架构评审、跨团队协作与技术决策，并推动方案真正落地。 Nice to Have- 1）有机器人/控制/仿真领域经验，熟悉ROS/DDS/EtherCAT/RT_PREEMPT等相关技术 2）了解物理引擎 (MuJoCo / Isaac Sim / Drake)、QP 求解器等数学计算栈 3）具备跨领域架构经验 (如同时做过云平台和嵌入式) 4）在工业机器人API设计 (libfranka/ur_rtde 等) 上有实践经验 5）有大规模 fleet (车队/机器人队列/IoT) 运维经验 我们希望你是什么样的人 1）擅长系统抽象而非功能堆砌，习惯从接口与边界出发思考问题 2）对软件架构有追求，愿意为长期正确的设计投入时间 3）对工程质量有高标准，相信可测试性与可观测性是平台的一部分 4）能平衡长期演进与交付，在不确定中做出务实的取舍 5）愿意快速学习机器人与 AI，能与控制、算法专家平等对话

职责描述： 岗位背景 我们正在打造新一代具身机器人平台，其全身性能的上限直接由关节执行器的带宽、透明性与一致性决定。我们寻找在电机控制层面具备扎实理论功底与一线落地能力的工程师，共同打磨自研 proprioceptive 执行器的驱控栈——从 FOC 算法、关节级阻抗控制到系统辨识与仿真匹配，为强化学习与全身控制团队提供高带宽、高保真、高可靠的关节级基础设施。 岗位职责 - 主导自研驱动器的控制策略设计与实现：FOC 电流环、速度 / 位置环，以及关节级阻抗 / 导纳控制、力矩纹波与 cogging 补偿、摩擦前馈、扰动观测等高带宽控制方法 - 完成电机与驱动器的系统辨识与建模：Kt、Ld / Lq、磁链、磁角偏置、惯量、摩擦、带宽、延迟、热模型等关键参数的标定与交付，确保实物特性与仿真关节模型（MuJoCo / Isaac Gym 等）一致，支撑 sim-to-real 策略迁移 - 持续打磨编码器（增量式 / 绝对式 / 磁编码器）信号处理与标定，包括非线性补偿与双编码器（电机端 + 输出端）融合 - 建立第三方电机及驱动器的标准化测试与对标流程，输出可复用的评估数据，支撑选型与自研路线决策 - 负责驱控系统的故障诊断、热保护、安全策略与量产可靠性设计 任职要求： 任职要求 - 电子信息 / 自动化 / 控制工程 / 通信工程等相关专业，本科及以上学历，至少两年以上电机控制相关经验，有实际产品落地或量产经验 - 扎实的电机学与现代控制理论基础，熟悉频域分析(Bode / Nyquist)与系统辨识方法 熟悉 PMSM / BLDC 电机结构与 FOC 控制原理，深入理解电流环、速度环、位置环控制架构 - 精通 C / C++，熟悉至少一种主流电机控制 MCU(STM32 / TI C2000 / GD32 等)的实时编程，包括 ISR、DMA、高速 ADC 同步采样 - 精通 EtherCAT 工业实时通信协议（主站 / 从站实现、分布式时钟同步），熟悉 CAN / CAN-FD - 具备真实场景下电机控制系统调试与性能优化经验 Prefer（加分项） - 熟悉 proprioceptive / quasi-direct-drive 类执行器的控制范式，理解低减速比执行器在力矩透明性、带宽、热限上的设计权衡 - 有足式 / 人形 / 移动操作机器人，或多电机同步控制经验 - 有自研驱动器或电机量产经验，熟悉硬件(栅极驱动、功率级、隔离采样)协同设计 - 熟悉强化学习或仿真系统(MuJoCo、Isaac Gym 等)，理解 sim-to-real 对建模精度的要求

职责描述： 职位概述 Dyna Robotics 正在搭建「设计-供应链-制程」完整质量体系，现招聘 DQE设计质量工程师。岗位作为研发质量归口，专注前端设计质量、可靠性验证、设计问题闭环、合规认证、ECN变更与治理，从源头解决机器人电控、关节、电池、线束和整机的设计缺陷与问题，支撑产品从快速试产走向稳定量产。 主要职责 1、负责设计质量把关与需求固化：参与产品方案、结构、硬件、固件设计评审，锁定设计质量需求与关键特性，提前识别设计风险与量产短板，推动研发优化设计方案。 2、负责测试验证项目并闭环：制定整机及零部件测试大纲，管理并跟进试验进展，推动失效问题整改复测，迭代测试用例、严控设计版本量产准入。 3、统筹设计类质量问题闭环复盘：统一归口样机、试产、测试、售后所有设计根源问题，推进整改闭环、落实举一反三，沉淀设计质量规范。 4、负责安规合规评审与测试：负责UL、FCC、NSF等合规评审与测试，主导ISO13849安全功能评审，识别设计合规风险。 5、软硬件版本基线与ECN变更管控：负责硬件、BOM、固件、软件版本基线管理，规范迭代节奏，把控产品研发质量，管控ECN变更质量与风险。 6、可靠性设计与性能优化：运用DOE、可靠性、DFSS工具辅助研发完成参数择优、边界摸底、寿命评估，持续提升产品稳定性与可靠性。 7、跨部门质量协同：作为研发质量接口，拉通研发、供应链、产线制程，形成全链路质量管控闭环，持续迭代设计质量流程。 任职要求： 任职要求 1、本科及以上，汽车、机械、机电、自动化、电子电气、工业工程等相关专业。 2、3年以上汽车、自动化、智能硬件、机器人相关DQE/设计质量/工程质量/研发质量经验。 3、熟练掌握 DFMEA、DVP&R、可靠性工程、APQP等方法工具，能够完成DFMEA、设计风险评审。 4、具备硬件、结构、固件基础认知，能看懂机械图纸、电气逻辑，可独立识别设计缺陷、工程风险。 5、熟悉汽车、电子或机器人的常见测试规范，了解法规、合规测试要求，具备失效分析与设计优化推动能力。 6、有工程思维、逻辑清晰、沟通能力好，抗压能力强，适配初创公司快迭代、频繁变更的工作节奏。 加分项 1、有机器人整机、机器人关节DQE经验。 2、有硬件测试经验。 3、有从0到1搭建研发质量体系的经验。 4、具备研发结构/硬件背景转型质量经验。

职责描述： 作为 Dyna Robotics 的嵌入式固件工程师，您将主要从事机器人嵌入式系统应用的开发工作。您将与AI研究团队和硬件团队紧密合作，确保我们的机器人能够完美的和底层硬件以及传感器进行交互。此职位对于实现机器人系统的长期通用智能至关重要。 工作职责：   负责SoC的bring-up，bsp开发与维护 负责MCU的应用开发与维护 负责机器人调试过程中的板卡调试 任职要求： 计算机科学、电气工程、自动化或其他相关专业本科及以上学历 3年以上电子硬件相关行业（如机器人、智能手机、电动汽车、无人机等）的专业开发经验 熟悉Rockchip常见SoC的bring-up：bootloader的定制开发、设备树的定制、内核的裁剪、驱动移植与开发和根文件系统定制 熟悉ARM Cortex M核的MCU的祼核与实时系统（FreeRTOS、Zephyr）的应用开发与调试 熟悉常见通信协议，如CAN、USB、RS485、UART协议的开发与调试 熟悉Linux系统问题调试 熟悉各种传感器的使用包括IMU，相机，机器人系统等 具有强烈的责任感、出色的沟通和协作能力 能够熟练阅读和书写英文 加分项： 熟悉树莓派、英伟达SoC的开发 熟悉机器人生态系统如ROS等 良好的英语口语能力

职位概述 我们正在寻找一名具备扎实硬件设计基础和丰富 PCB Layout 经验的高级工程师，负责公司电子产品的 PCB 设计、高速信号 Layout、EDA 元件库建设以及电子物料数据管理。 该岗位的核心并不是自动化开发或采购，而是建立一套高质量、可复用、可维护的 PCB 设计及电子元件数据体系。候选人需要熟练使用 Altium Designer、Cadence Allegro/OrCAD 等主流 EDA 工具，并能够从 Datasheet、原理图库、PCB Footprint、3D Model 到物料信息，对电子元件进行完整、规范的工程化管理。 主要职责 1. PCB Layout 与硬件设计 1）负责公司产品的 PCB Layout，包括元器件布局、布线、层叠规划以及设计规则制定。 2）独立完成复杂多层 PCB 的 Layout 设计及设计评审。 3）根据电气、结构、散热、EMC/EMI 和制造要求完成合理的 PCB 布局与布线。 4）与硬件工程师、结构工程师、Firmware 工程师及制造团队协作，完成 PCB 从设计到量产的闭环。 5）参与原理图及 PCB Design Review，发现并解决潜在的 Layout、SI/PI、EMC 和制造问题。 2. 高速接口 PCB 设计 1）具备高速数字及混合信号 PCB Layout 经验，包括但不限于： USB 2.0 / USB 3.x PCIe Ethernet DDR / LPDDR MIPI CAN / RS485 SPI / I²C 等数字接口 高速差分信号及高速时钟 2）能够正确处理： Differential Pair Controlled Impedance Length Matching Return Path Reference Plane Via Stub Crosstalk Grounding Power Integrity Signal Integrity 3）并能够根据实际产品要求制定合理的 PCB Design Rule。 3. PCB Stack-up 与制造工艺 1）根据产品性能、成本及制造能力设计合理的 PCB Stack-up。 2）熟悉常见 PCB 材料、铜厚、介质厚度以及阻抗控制方法。 3）能够与 PCB Fabrication Vendor 协作确认 Stack-up 和阻抗参数。 4）熟悉 HDI、多层板、Blind/Buried Via、Microvia 等 PCB 工艺。 5）熟悉 PCB DFM 相关要求，包括： Trace / Space Via / Pad Solder Mask Copper Balance Impedance Coupon Panelization Manufacturing Tolerance 4. PCBA / SMT 工艺支持 1）熟悉 SMT、DIP、Reflow 等 PCBA 制造流程和前后道工艺。 2） 理解常见封装及装配要求，包括： BGA QFN LGA QFP Connector Fine-pitch Component 3）根据 SMT 工艺优化 Pad、Stencil、Courtyard 和 Component Placement。 4）配合制造团队分析和解决如下问题： Soldering Issue Tombstone Bridging Void BGA Assembly Component Interference Rework 5）推动 PCB 的 DFM / DFA / DFT 改进，处理EQ等问题。 5. EDA 元件库建设与管理 1）该岗位的重要职责之一，是从零开始或逐步建立公司的标准化 EDA Component Library。 2）负责建立和维护适用于 Altium Designer、Cadence OrCAD/Allegro 等平台的电子元件库，包括： Schematic Symbol PCB Footprint Pad Stack 3D Model Pin Definition Electrical Property Component Parameter Manufacturer Part Number Datasheet Link Lifecycle Information 3）确保每一个元件能够形成完整、准确且可追溯的数据记录。 4）建立元件库规范，例如： Naming Convention Symbol Standard Footprint Standard Pad Design Rule 3D Model Standard IPC Footprint Standard Library Review / Release Process Version Control 5）建立元件创建、审核、发布及修改流程，避免重复元件、错误封装以及非标准 Library 数据进入正式设计。 6. 电子物料数据管理 1）负责工程侧的电子物料管理，而非采购或商务 sourcing。主要包括： • 建立并维护电子元器件数据库。 • 管理 Manufacturer Part Number（MPN）。 • 管理内部 Part Number。 • 维护元器件关键参数及分类信息。 • 保证 BOM、Schematic、PCB Library 与实际物料之间的一致性。 • 管理元器件生命周期状态，例如： Active NRND EOL Obsolete • 配合硬件工程师进行 Alternate Part / Second Source 管理。 • 协助避免因错误料号、封装或版本导致的生产问题。 2）如果公司未来引入 PLM、ERP 或 Component Management System，该岗位需要协助建立 EDA 与物料系统之间的数据规范。 任职要求 • 电子工程、电气工程、通信工程或相关专业本科及以上学历。 • 5 年以上 PCB Layout / PCB Design 实际工作经验，优秀候选人可适当放宽。 • 熟练掌握至少一种主流 EDA PCB 工具： Altium Designer Cadence Allegro / OrCAD • 有复杂多层 PCB、高速数字 PCB 的实际项目经验。 • 深入理解高速 PCB Layout 基本原则。 • 熟悉 PCB Stack-up、阻抗控制、SI/PI 和 EMC 基础。 • 熟悉 PCB Fabrication 和 PCBA/SMT 制造工艺。 • 能够独立阅读并准确理解英文 Component Datasheet。 • 对电子元件封装、Package Drawing、Land Pattern 有深入理解。 • 有建立或维护企业级 EDA Component Library 的经验。 • 熟悉 BOM 和电子元器件生命周期管理。 优先考虑 具备以下经验者优先： 1）从零搭建过公司级 Altium / Cadence 元件库。 2）管理过数千至数万个电子元件的 Component Database。 3）熟悉 IPC-7351 等 PCB Footprint 标准。 4）有机器人、工业控制、电机控制或嵌入式产品 PCB 设计经验。 5）有高电流、电机驱动、Power Electronics PCB Layout 经验。 6）有 DDR、PCIe、USB 3.x、Gigabit Ethernet 等高速接口 Layout 实战经验。 7）熟悉 Git / SVN 或类似设计数据版本管理方式。 8）熟悉 PLM / ERP / Component Management System。 9）能够使用简单的 Python、脚本或 EDA 内置工具进行数据整理或批量检查者优先，但不要求以自动化开发作为主要工作职责。

岗位背景 我们正在研发新一代移动操作机器人平台，致力于以学习控制与数据驱动方法攻克双臂协同操作、接触丰富任务与灵巧手精细操作难题。本岗位建设从数据采集、仿真训练、策略评测到真机部署的完整学习控制闭环。 岗位职责 •负责基于强化学习与模仿学习的机器人操作策略研发，覆盖双臂协同、接触丰富任务和长时序操作。 •根据项目重点推进灵巧手策略，包括多指抓取、在手操作、力/触觉信息利用与安全控制。 •完成 Isaac Lab、MuJoCo 等大规模并行仿真训练及 sim-to-real 迁移，提升真实硬件上的成功率与鲁棒性。 •利用遥操作和人体动作数据建设数据闭环，打通采集、清洗、动作重定向、训练、评测和失败回流。 •负责策略实机部署与底层控制联合调试，处理推理延迟、异常动作、控制频率、模型版本和回滚问题。 •建设可复现的训练与评测体系，包括基准任务、成功率、稳定性、泛化性和连续运行能力。 •跟踪并复现 manipulation / dexterous hand 方向有价值的前沿工作，沉淀为可复用的内部技术资产。 任职要求 •机器人学、计算机、自动化或相关专业，具有机器人学习、操作或连续控制方向的扎实研究与工程积累。 •熟悉 PPO、SAC 等连续控制算法，并能根据任务合理选择 RL、IL、离线学习或生成式策略方法。 •在抓取、接触任务、双臂协同或灵巧手任一方向有完整项目经历，具备真实机器人闭环经验。 •熟悉域随机化、teacher-student、residual learning、系统辨识等 sim-to-real 关键方法。 •了解遥操作数据采集、人体动作重定向或机器人数据质量管理，并能与训练流程有效衔接。 •具备扎实的 Python 工程能力和良好的 C++ 部署协作能力，熟悉 Isaac Lab、MuJoCo 或同类工具链。 加分项 •有多指灵巧手、在手操作、触觉传感或双臂接触任务的完整真机经验。 •有 Diffusion Policy、离线 RL、VLA、World Model 或大规模机器人数据训练实践。 •具备推理引擎优化、GPU/CPU 协同、低延迟部署或策略安全保护层经验。 •在 manipulation / robot learning 方向有高质量论文、开源项目或可验证的实机成果。

职责描述： 我们正在搭建下一代具身机器人平台，核心挑战不只是控制算法本身, 而是承载这些算法的生产级软件平台——从硬件抽象、实时控制栈、推理集成到 SDK 接口, 最终交付给控制、ML、遥操作团队使用。 我们寻找一位资深软件架构师, 端到端负责该平台的软件架构与核心 SDK 设计。我们不要求你具备机器人控制算法的深入背景, 但要求你具备承载这些算法的生产级软件平台设计能力, 并愿意快速深入机器人领域, 与控制专家平等对话。 岗位职责 - 端到端拥有机器人平台的软件架构与生产级 SDK, 作为控制团队与 ML / 遥操作团队之间的接口契约 - 设计并维护稳定、版本化的机器人指令 API (力矩 / 位置 / 阻抗等模式), 参考工业最佳实践但不限于任何特定方案 - 与控制算法团队紧密协作, 建立"研究代码 → 生产代码"的工程化标准与流水线 - 主导生产级软件工程基建: CI/CD、测试自动化 (含 HIL)、可观测性、on-call 流程 - 在 build vs buy、技术栈选型、跨团队接口设计上做架构层面的判断与仲裁 - 指导工程师团队执行架构方案, 建立团队的代码标准与评审文化 任职要求： - 计算机、电子、自动化、机器人或相关专业本科及以上学历 - 8 年以上软件工程经验, 主导过大型核心系统的架构设计与长期演进 - 在以下任一领域有深入的实时 / 高性能 / 硬件约束工程经验——硬实时系统、嵌入式、自动驾驶、机器人等 - 精通现代 C++ (17/20) 与 Python, 能在大型 codebase 里做架构决策, 熟练设计 C++/Python 跨语言绑定 - 具备大规模系统设计能力——分层、接口、版本化、测试、可观测、build vs buy 等典型权衡 - 主导过 CI/CD、测试体系、代码评审、on-call、故障复盘等生产级工程实践 - 具备技术领导力——能指导工程师团队执行架构方案, 做有争议的技术决策仲裁 - 对机器人和控制理论有明确兴趣, 愿意快速学习成为半个领域专家 Prefer (加分项) - 有机器人 / 控制 / 仿真领域经验, 熟悉 ROS / DDS / EtherCAT / RT_PREEMPT 等技术栈 - 熟悉物理引擎 (MuJoCo / Isaac Sim / Drake)、QP 求解器等数学计算栈 - 具备跨领域架构经验 (如同时做过云平台和嵌入式) - 在工业机器人 API 设计 (libfranka / ur_rtde 等) 上有实践经验 - 有大规模 fleet (车队 / 机器人队列 / IoT) 运维经验

职位概述 Dyna Robotics 正在搭建「设计-供应链-制程」完整质量体系，现招聘 DQE设计质量工程师。岗位作为研发质量归口，专注前端设计质量、可靠性验证、设计问题闭环、合规认证、ECN变更与治理，从源头解决机器人电控、关节、电池、线束和整机的设计缺陷与问题，支撑产品从快速试产走向稳定量产。 主要职责 1、负责设计质量把关与需求固化：参与产品方案、结构、硬件、固件设计评审，锁定设计质量需求与关键特性，提前识别设计风险与量产短板，推动研发优化设计方案。 2、负责测试验证项目并闭环：制定整机及零部件测试大纲，管理并跟进试验进展，推动失效问题整改复测，迭代测试用例、严控设计版本量产准入。 3、统筹设计类质量问题闭环复盘：统一归口样机、试产、测试、售后所有设计根源问题，推进整改闭环、落实举一反三，沉淀设计质量规范。 4、负责安规合规评审与测试：负责UL、FCC、NSF等合规评审与测试，主导ISO13849安全功能评审，识别设计合规风险。 5、软硬件版本基线与ECN变更管控：负责硬件、BOM、固件、软件版本基线管理，规范迭代节奏，把控产品研发质量，管控ECN变更质量与风险。 6、可靠性设计与性能优化：运用DOE、可靠性、DFSS工具辅助研发完成参数择优、边界摸底、寿命评估，持续提升产品稳定性与可靠性。 7、跨部门质量协同：作为研发质量接口，拉通研发、供应链、产线制程，形成全链路质量管控闭环，持续迭代设计质量流程。 任职要求 1、本科及以上，汽车、机械、机电、自动化、电子电气、工业工程等相关专业。 2、3年以上汽车、自动化、智能硬件、机器人相关DQE/设计质量/工程质量/研发质量经验。 3、熟练掌握 DFMEA、DVP&R、可靠性工程、APQP等方法工具，能够完成DFMEA、设计风险评审。 4、具备硬件、结构、固件基础认知，能看懂机械图纸、电气逻辑，可独立识别设计缺陷、工程风险。 5、熟悉汽车、电子或机器人的常见测试规范，了解法规、合规测试要求，具备失效分析与设计优化推动能力。 6、有工程思维、逻辑清晰、沟通能力好，抗压能力强，适配初创公司快迭代、频繁变更的工作节奏。 加分项 1、有机器人整机、机器人关节DQE经验。 2、有硬件测试经验。 3、有从0到1搭建研发质量体系的经验。 4、具备研发结构/硬件背景转型质量经验。

岗位背景 我们正在研发新一代移动操作机器人平台，以现代模型控制方法构建轮式移动双臂机器人的全身协同控制能力，并与学习控制深度融合。本岗位重点解决约束优化、接触控制、系统建模与实时实机性能问题。 岗位职责 •负责轮式移动双臂机器人的全身控制（WBC）设计与实机落地，包括任务优先级、QP 约束、底盘—双臂耦合及力/位混合控制。 •开展系统辨识与模型标定，包括动力学参数、关节摩擦、传动特性、执行器及传感器模型。 •根据业务需要设计并实现 MPC 控制器，覆盖底盘运动、臂端轨迹或全身协调，并完成实时化部署。 •完善关节/速度/力矩限制、自碰撞、奇异位形、非完整约束、求解器超时及控制器 fallback 等安全机制。 •参与遥操作控制链路建设，包括运动映射、阻抗/导纳控制、力反馈、滤波与安全限制。 •与学习控制团队协作，提供稳定的底层控制接口、参考控制器、奖励设计依据及策略安全边界。 •建立仿真、台架与实机评测方法，持续优化跟踪精度、交互稳定性、鲁棒性和实时计算性能。 任职要求 •机器人学、控制科学、自动化或相关专业，3 年以上机器人控制算法经验，并有真实机器人落地经历。 •扎实掌握刚体动力学、最优控制、QP / MPC、阻抗/导纳控制等理论与工程方法。 •在 WBC、多任务优化控制或模型预测控制中至少一个方向有完整项目经验。 •能够处理约束冲突、数值退化、求解器超时、执行器饱和及实机噪声等工程问题。 •了解电流环/速度环/位置环、FOC 和力矩控制模式，能够与驱动和硬件团队协同调试。 •具备扎实的 C++ 实时实现能力和良好的 Python 建模分析能力，熟悉 Pinocchio、Drake 或同类工具链。 加分项 •具备系统辨识、遥操作/主从控制、力反馈或接触切换的完整实机经验。 •熟悉轮式底盘非完整约束、移动操作中的状态估计或底盘—机械臂联合规划控制。 •有 QDD 类本体感知执行器、力矩控制关节或多接触机器人使用经验。 •在控制或机器人方向有高质量论文、开源实现或可验证的工程成果。

岗位背景 我们正在研发新一代移动操作机器人平台，模型控制与学习控制并行推进、深度融合。本岗位为两个方向的合并招聘入口，候选人在任一方向具备扎实积累与真机落地能力即可申请，不要求同时满足两个方向的完整能力要求。 共同职责 •参与轮式移动双臂机器人的控制能力建设，根据个人优势选择模型控制或学习控制作为主要技术方向。 •完成算法从仿真到真实机器人部署、调试、评测和迭代，持续解决真实系统中的稳定性与鲁棒性问题。 •与控制软件、硬件、测试及相邻算法团队协作，推动接口、安全机制、诊断和回归验证持续完善。 •沉淀可复用的控制器、训练流程、评测基准、调试工具或技术文档。 方向 A｜模型控制 •参与 WBC、MPC、系统辨识、阻抗/导纳控制或遥操作中的一个或多个模块。 •推进约束控制、底盘—双臂协同、执行器建模与参考控制器的实机优化。 方向 B｜学习控制 •参与 RL / IL 策略训练、双臂操作、灵巧手、动作重定向或 sim-to-real 中的一个或多个模块。 •推进数据采集、训练评测、策略部署与真机失败数据回流。 任职要求 •机器人学、控制科学、计算机、自动化或相关专业，3年以上机器人控制相关经验。 •在模型控制或学习控制至少一个方向具备较深积累，并有真实机器人落地经历。 •模型控制候选人应具备动力学、WBC / MPC / 系统辨识等相关能力；学习控制候选人应具备策略训练、部署与 sim-to-real 实践。 •具备良好的 C++ / Python 工程能力，能够独立完成本方向核心模块的实现与调试。 •能够理解另一方向的基本方法、接口和约束，并开展有效的跨团队协作。 加分项 •同时具备模型控制与学习控制经验，参与过 RL + 模型控制的分层架构或安全保护层建设。 •有移动操作、双臂 manipulation、灵巧手、遥操作或真实机器人数据闭环经验。 •有跨仿真、台架和实机的完整系统调试经验，能够快速定位算法、软件与硬件边界问题。 ps：申请原则｜模型控制方向与学习控制方向采用独立评价标准；跨方向经验是加分项，而不是申请门槛。