新加坡機器人研究助理招聘：月薪$3,500起+全額獎學金

01、項目概況與(yu) 核心要求

1. 崗位性質與(yu) 研究領域

本招聘計劃為(wei) 新加坡南洋理工大學資助的全職研究助理崗位，聚焦機器人學與(yu) 機電一體(ti) 化領域，重點支持昆蟲-機械混合機器人（Insect-Machine Hybrid Robot）的控製係統開發與(yu) 實驗研究。崗位隸屬於(yu) 國際頂尖科研團隊，研究方向涵蓋生物機械接口技術、微型傳(chuan) 感器集成及自主運動算法優(you) 化，服務於(yu) 災害救援、工業(ye) 巡檢等實際場景。

2. 薪酬與(yu) 資助政策

· 薪資範圍：月薪$3,500起（約合人民幣18,000元），根據學曆與(yu) 經驗可上浮；

· 學費政策：項目提供全額學費資助（適用於(yu) 在職攻讀碩士/博士學位者）；

· 附加福利：包含國際會(hui) 議差旅津貼、科研成果轉化獎勵及醫療保險。

3. 基礎資格要求

· 學曆門檻：機械工程、機器人學、電氣工程或相關(guan) 學科本科/專(zhuan) 科文憑（需提供成績單與(yu) 學位認證）；

· 技能要求：熟悉控製係統設計（如PID、模糊控製）、嵌入式開發（ROS/Arduino）、機械製圖（SolidWorks/AutoCAD）；

· 語言能力：英語流利（需提交雅思6.5或托福90分證明），能獨立撰寫(xie) 技術報告與(yu) 學術論文。

02、崗位解析：技術核心與(yu) 科研平台

1. 研究方向深度剖析昆蟲-機械混合機器人為(wei) 當前仿生機器人領域的前沿分支，其技術難點在於(yu) 生物體(ti) 與(yu) 機械係統的無縫耦合。研究需解決(jue) 以下問題：

· 生物兼容性控製：通過微電極刺激昆蟲神經節實現精準運動調控；

· 能源輕量化設計：集成柔性太陽能電池或微型燃料電池以延長續航；

· 多模態感知係統：開發基於(yu) MEMS的慣性導航與(yu) 氣體(ti) 傳(chuan) 感模塊。

2. 依托科研平台資源

· 實驗設施：團隊配備生物機器人專(zhuan) 用實驗室（ISO Class 5潔淨環境）、高精度運動捕捉係統（Vicon MX）及微型3D打印設備（Nanoscribe GT2）；

· 國際合作網絡：與(yu) 斯坦福大學仿生機器人實驗室、蘇黎世聯邦理工學院微係統中心建立數據共享機製；

· 產(chan) 業(ye) 聯動：研究成果直接對接新加坡國防科技局（DSTA）與(yu) 南洋理工科創孵化器（NTUitive）。

03、競爭(zheng) 力構建：申請策略與(yu) 學術準備

1. 申請材料優(you) 化建議

· 研究計劃書(shu) ：需明確標注擬解決(jue) 的科學問題（如“基於(yu) 蝗蟲運動神經節的多足協同控製算法”），並引用團隊近三年發表的3篇核心論文（如Sato組2023年《Nature》論文）；

· 作品集：提交本科階段機電設計作品（建議包含至少1項機器人實物原型），附代碼倉(cang) 庫鏈接（GitHub）與(yu) 視頻演示；

· 推薦信：優(you) 先選擇具有機器人競賽指導經驗的教授或工業(ye) 界導師撰寫(xie) 。

2. 技能強化路徑

· 短期培訓：完成Coursera“仿生機器人專(zhuan) 項課程”（由洛桑聯邦理工學院開設）或參加ROS2實操工作坊；

· 科研預研：通過開源項目（如OpenCV昆蟲追蹤模塊）積累算法調試經驗；

· 跨學科知識：補充基礎昆蟲生理學（參考《Insect Mechanics and Control》）與(yu) 柔性電子學（MOOC平台edX相關(guan) 課程）。

04、職業(ye) 發展支持與(yu) 長期前景

1. 學術晉升通道

· 博士銜接計劃：研究助理滿1年可申請NTU直博項目（豁免GRE，需發表1篇SCI論文）；

· 海外聯培機會(hui) ：獲選者可選派至德國馬普智能係統研究所進行6個(ge) 月訪問研究。

2. 產(chan) 業(ye) 轉化路徑

· 專(zhuan) 利孵化：團隊近三年已授權21項新加坡臨(lin) 時專(zhuan) 利（SG PRV），涉及微型傳(chuan) 感器封裝技術；

· 初創扶持：南洋理工旗下投資基金BLOCK71提供最高$50萬(wan) 種子輪融資。

05、實操建議：高效融入研究團隊

1. 實驗技能速成方案

· 生物樣本處理：掌握甲蟲/蟑螂麻醉與(yu) 微創手術技術（參考團隊《Cyborg Insect Protocol》手冊(ce) ）；

· 快速原型開發：使用團隊自研的BeetleBot開發套件（支持Python/Simulink雙模式編程）。

2. 論文寫(xie) 作進階技巧

· 結構化框架：采用“問題定義(yi) -生物啟發-機電實現-驗證對比”四段式邏輯；

· 數據可視化：運用ParaView處理運動軌跡數據，生成3D矢量動畫嵌入論文附錄。

3. 跨團隊協作要點

· 版本控製規範：所有代碼需通過GitLab提交，遵循ISO/IEC 26514文檔標準；

· 周報模板：按“進展-問題-需求”三段式撰寫(xie) ，附原始數據壓縮包（ZIP格式）。