京东 – 运动控制算法工程师（RL & Sim… 职位分析和面试指导

职位描述：

1. 建立并优化机械臂 / 移动底盘运动学-动力学模型，设计模型预测控制（MPC）与轨迹跟踪算法。

2. 基于深度强化学习（SAC、PPO 等）开发高鲁棒、自适应运动控制策略，支持力/位混合控制。

3. 构建 Gazebo / Isaac / MuJoCo 等高保真仿真环境，实施随机化与 Curriculum Learning，提升 Sim2Real 迁移效率。

4. 研发离线 RL、模仿学习与安全约束 RL 流程，缩短策略收敛时间并保障操作安全。

5. 搭建示教 & 回放数据飞轮，持续监控线上控制性能并执行 A/B 测试。

6. 与系统集成、边缘计算团队协作，完成控制算法量化部署、实时推理加速及低时延通讯优化。

职位要求：

1. 计算机、自动化、机器人等相关专业本科及以上学历，3 年以上运动控制 / 强化学习项目经验。

2. 扎实掌握机器人运动学、动力学与控制理论，熟悉 MPC / LQR / 优化控制。

3. 精通至少一种深度强化学习算法（SAC、DDPG、PPO 等）并有实际工程落地。

4. 熟悉 ROS 2、MoveIt，具备 C++ / Python 高性能开发能力及仿真平台

符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。

招聘部门：

京东

工作地点：

北京

注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。

面试建议：

京东的运动控制算法工程师职位聚焦于强化学习在机器人控制领域的创新应用。这个岗位的特殊之处在于它要求候选人不仅要掌握传统的运动控制理论，更需要具备将深度强化学习算法实际落地到工业场景的能力。从职位描述可以看出，京东特别看重候选人在高保真仿真环境构建、Sim2Real迁移以及算法部署优化方面的经验。这些要求明显高于行业标准，反映出京东在机器人控制领域的技术深度和实际应用需求。值得注意的是，职位还强调了与系统集成、边缘计算团队的协作能力，这意味着候选人需要具备跨团队沟通和系统工程思维。

针对这个职位的面试准备，建议从三个维度重点突破。首先是技术深度，你需要准备详细的案例来展示你在强化学习算法应用、运动控制算法设计和仿真环境构建方面的实际经验。特别要准备一些量化的成果指标，比如算法收敛时间缩短比例、Sim2Real迁移成功率提升等。其次是工程落地能力，面试官很可能会考察你在算法部署优化方面的经验，包括量化部署、实时推理加速等。准备一些具体的挑战和解决方案会很加分。最后是团队协作方面，京东特别强调价值观匹配，要准备案例展示你如何与硬件、系统团队协作解决复杂问题。在面试中，可以多使用STAR法则来结构化你的回答，确保每个案例都清晰展示情境、任务、行动和结果。