基本要求 1. 控制科学与工程、自动化、航空航天、机器人等相关专业，硕士及以上学历； 2. 扎实的现代控制理论基础(最优控制/鲁棒控制/自适应控制/MPC)，熟悉飞行器或机器人动力学建模； 3. 熟练主流仿真工具及 C++/Python，具备控制算法仿真验证与嵌入式实现经验； 4. 良好的工程能力与系统思维，能与硬件、感知、规划团队协同闭环。 加分项 1. IEEE TAC/TCST/Automatica/CDC/ACC/CoRL/NeurIPS/ICLR 等会议或期刊一作论文； 2. 在 NN-Control、学习辅助控制、数据驱动控制(MPC + RL、Koopman、Neural ODE 等)方向有研究或代码作品； 3. 真实飞行器、机器人或自动驾驶平台上的控制算法落地经验； 4. 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，能将经典控制与神经网络融合。