科大讯飞
聆动通用-机械臂运动规划算法工程师-苏州
聆动通用-机械臂运动规划算法工程师-苏州
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
苏州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
运动规划
轨迹规划
机械臂
动力学
ROS2
Rrt*
Moveit2
正逆运动学
AI 估算 · 20k–35k
苏州大厂算法岗，硕士学历要求，技能稀缺性高，结合行业薪资水平估算
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责七自由度机械臂的运动规划算法设计与落地，涵盖抓取、放置轨迹规划及路径优化
你将与机器人软件、感知和驱动工程师协作，完成算法集成与联调，并解决实际部署中的精度问题
适合有扎实机器人学和C++基础、熟悉ROS2和运动规划算法的硕士及以上人才
最低要求
硕士及以上，电子、自动化、计算机、人工智能等相关专业
熟练掌握机械臂的正逆运动学、动力学，熟悉经典控制理论、现代控制理论
熟练掌握C++，对ROS2、Moveit2、Ros2 Control等基础组件有实践经验
熟悉轨迹规划算法，如RRT、Hybrid A、基于最优化轨迹规划等
工作职责
负责7dof机械臂的运动规划算法设计、优化、落地，包括：机械臂抓取、放置轨迹规划、路径优化、运动控制
与机器人软件工程师、感知算法工程师、驱动工程师协作，完成运动规划模块的集成与联调
进行机械臂运动规划算法的测试验证，负责解决算法落地精度、效果问题，并完成文档编写
优先资格
有机械臂运动规划落地经验者优先
有工业机器人、协作机器人、服务机器人、人形机器人相关工作经验优先
AI 洞察
优缺点分析
- 科大讯飞上市大厂，平台稳定，资源丰富，有成熟的机器人业务方向
- 机械臂运动规划是机器人核心技术，技能积累价值高，行业前景广阔
- 团队协作紧密，能接触到从算法到落地的完整流程，综合能力提升快
- 算法落地对精度和实时性要求高，问题定位和调优需要较强工程能力
- 机器人领域涉及多学科交叉，需要持续学习保持技术前沿
- 面试流程较长（笔试+多轮面试），竞争激烈
- 适合硕士学历、有扎实机器人学基础、热爱算法工程化、希望在机器人领域深造的求职者
角色解读
- 在技术方向深入成为运动规划专家，主导核心算法研发
- 横向拓展至机器人系统架构或感知规划一体化，成为系统架构师
- 管理方向：带团队负责机器人算法模块，晋升为技术负责人
- 设计并优化7自由度机械臂的运动规划算法，包括抓取和放置的路径规划与轨迹优化
- 与软件、感知、驱动团队协作，将算法集成到机器人系统中并完成联调
- 进行算法测试验证，解决实际部署中的精度和效果问题，并撰写技术文档
- 扎实的机器人学基础：正逆运动学、动力学、控制理论
- 精通C++，并有ROS2、Moveit2、Ros2 Control的实际开发经验
- 熟悉主流轨迹规划算法，如RRT*、Hybrid A*、基于优化的轨迹规划
申请策略
- 关注科大讯飞在机器人和人工智能领域的业务布局，面试时展现对产品落地的兴趣
- 突出机械臂运动规划项目经验，尤其是从算法到实际部署的完整案例
- 强调C++编程能力和ROS2、Moveit2的实际使用经验
- 展示对轨迹规划算法的理解，如RRT*的变体或优化方法
- 提前练习ROS2和Moveit2的常用功能，搭建简单仿真环境
- 复习机械臂运动学和控制理论，准备手推雅可比矩阵等知识
面试指南
- 先阐述算法核心思想，再说明改进点和适用场景，最后结合实际项目经验
- 针对工程问题，提出测试方案和具体指标，展示系统化思维
- 请解释RRT*算法的原理及其与RRT的区别？
- 如何验证机器人运动规划算法的精度和实时性？
- 描述一次你处理机器人运动规划中碰撞规避的案例
- ROS2中如何实现节点间的通信？Moveit2的规划管线是怎样的？
- 复习机器人学核心概念和经典算法，准备实现细节
- 熟悉ROS2和Moveit2官方文档，搭建个人demo项目
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂算法岗，前沿技术栈，成长空间大，但WLB不确定性高。
适合人群
该职位最适合追求技术深度和前沿领域、能接受现场办公和未知加班情况的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
科大讯飞属上市大厂，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体薪资福利，故评分中等偏上。
薪资信号未披露 (20K-35K/月)
成长发展匹配
85较高
该岗位技术前沿，涉及机器人核心算法，能深度参与落地，成长空间大，但JD未明示晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机械臂、运动规划、ROS2、Moveit2、C++、动力学、RRT*
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，工作地点苏州，未提及弹性或WLB，加班情况不明。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
机器人赛道高速增长，社会价值较高，但JD未明确使命愿景。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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