运动控制软件实习生

职位描述

岗位职责

1. 技术调研与探索：围绕运动控制软件、研发工具及 AI 辅助工程实践等方向，调研技术资料、开源方案与相关论文，梳理适用场景、实现思路及局限，与导师共同确定有价值、可验证的探索课题。

2. 独立原型与概念验证：针对选定课题，在独立代码仓库和实验环境中搭建最小可运行原型，例如运动轨迹可视化、控制指令模拟器、虚拟设备、测试数据生成器或实验分析工具，验证关键假设与技术可行性。

3. 仿真与对比实验：使用 Python、C/C++ 等工具，对典型运动场景开展建模、仿真或方案对比；设计实验条件、评价指标与基线，记录结果，分析方案的效果、边界和失败原因。

4. AI 与研发工具尝试：探索 AI 在技术资料分析、实验脚本生成、测试用例构造及数据解读等环节的应用，通过可复现的任务检验其准确性与效率，形成可演示、可评价的工具或工作方法。

5. 成果整理与分享：输出原型演示、实验记录、复现说明和阶段性结论，说明哪些思路有效、哪些假设未成立以及后续值得探索的问题，向团队分享发现并提出改进建议。

任职要求

任职要求

1. 学历与专业：本科及以上在校生，自动化、控制工程、电子信息、机电一体化或相关专业；本科大三、大四或硕士在读优先。

2. 编程与动手能力：掌握 Python 或 C/C++ 至少一门语言，能够独立编写、运行和调试小型程序；了解 Git，愿意动手搭建实验环境，将想法转化为可运行的原型。

3. 学习与探索能力：对运动控制、仿真、开发工具或 AI 应用有明确兴趣，能够主动查阅技术文档、阅读开源示例，并在导师指导下将开放问题拆解为可验证的小问题。

4. 实验与分析能力：具备基本的逻辑分析与数据处理能力，能够设计简单的对比实验、记录过程并解释结果；能区分实验事实与个人推测，愿意根据证据调整思路。

5. AI 工具使用能力：能够使用 AI 辅助学习、编程和实验分析，并通过运行、测试或资料核对验证输出，对自己提交的代码和结论负责。

6. 沟通与协作：自驱力强、好奇心强，能够主动反馈进展与困难，清晰展示原型、说明实验过程，接受探索过程中的失败并及时总结。

7. 实习时间：每周到岗不少于 4 天，连续实习不少于 3 个月，能够实习 6 个月及以上者优先。

加分项

- 有自主发起的小工具、开源贡献、课程设计、科研实验或竞赛作品，能够展示从提出问题到原型验证的过程。

- 了解运动学、轨迹规划、插补、自动控制或数字信号处理的基础概念，有机器人、智能车、3D 打印或 CNC 相关实践经历。

- 有数据可视化、交互式仿真、虚拟设备、自动化实验或 AI 工具开发经验。

- 能阅读英文技术文档或论文，并复现其中的小型实验。