顺丰速运
大模型算法工程师（AGV/VLA/机器人）
大模型算法工程师（AGV/VLA/机器人）
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
PyTorch
TensorFlow
交通管理
调度算法
路径规划
机器人
AMR
大模型
VLA
AI 估算 · 30k–60k
深圳大厂算法岗，AGV/大模型方向热门，3-5年经验薪资较高，面议但参考市场水平预估。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责顺丰物流场景中AGV/AMR调度算法的升级与优化，以及机器人（含VLA大模型）的落地应用
你将参与路径规划、交通管理策略的迭代，或研发机器人感知、决策等核心算法，推动智能化物流方案的实际部署
适合具备AGV或具身智能经验、热爱算法落地的工程师
最低要求
任职要求：
· 学历背景：硕士及以上学历，计算机科学、自动化、 AGV/AMR、机器人、人工智能等相关专业，3年以上相关经验
· 算法能力：具备 AGV/AMR相关经验：熟悉AGV调度系统架构，有实际的项目开发经验 ，熟悉交通死锁处理机制
或具备 具身智能/大模型经验：理解VLA（Vision-Language-Action）模型原理，或有实际操作过相关开源项目（如RT-1/2, OpenVLA, RoboCat等）的经验
熟悉PyTorch/TensorFlow，了解Transformer、Diffusion Model等主流深度学习架构
· 工程能力：具备扎实的数据结构、算法与操作系统基础，工程落地经验
工作职责
岗位职责：
AGV方向：负责AGV/AMR调度算法的升级迭代，完善和升级路径规划及交通管理策略，持续提升系统整体的运行效率与稳定性 ，支持场地个性化需求的研发和一线运行
机器人方向： 支持机器人在顺丰物流场景中的落地应用，包括需求分析、方案设计、系统开发与部署实施
参与VLA（Vision-Language-Action）或其他具身智能大模型在机器人端的部署与适配工作，研发机器人感知、决策、控制等核心算法模块的研发与优化，提升机器人在复杂环境下的智能化水平，推动技术在实际场景中的规模化应用
优先资格
有机器人操作（Manipulation）或移动操作（Mobile Manipulation）的算法落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 顺丰作为物流巨头，拥有丰富的真实场景和海量数据，算法落地机会多
- 岗位涉及AGV调度和具身智能大模型，技术前沿，个人成长空间大
- 深圳大厂，薪资福利有竞争力，职业发展路径清晰
- 物流场景复杂，对算法稳定性和效率要求高，需要较强的工程化能力
- AGV和机器人方向都要求扎实的算法功底，学习曲线较陡
缺点 / 挑战
- 工作地点深圳，生活成本较高，且可能涉及一线现场支持
- 适合有AGV调度或具身智能算法经验、喜欢挑战、渴望将前沿技术落地到真实场景的工程师
角色解读
- 可向AGV调度系统架构师或具身智能算法专家方向发展
- 积累物流场景经验后，可转型为技术负责人或团队Leader
- 该领域技术前沿，未来可拓展至更广泛的机器人或自动驾驶领域
- 负责AGV/AMR调度系统的算法迭代，优化路径规划和交通管理策略，提升系统效率与稳定性
- 参与机器人（含VLA大模型）在物流场景的落地，包括需求分析、方案设计、系统开发与部署
- 研发机器人感知、决策、控制等核心算法，推动具身智能技术在复杂环境中的应用
- 扎实的算法与数据结构基础，熟悉AGV调度系统架构或具身智能/大模型（如VLA）
- 熟练使用PyTorch/TensorFlow，了解Transformer、Diffusion Model等深度学习架构
- 具备工程落地能力，能够将算法部署到实际系统中
申请策略
- 在简历中明确写出AGV或大模型相关项目的量化成果（如效率提升百分比）
- 了解顺丰物流业务流程，面试时可提出针对性的优化思路
- 突出AGV调度或VLA大模型的项目经验，特别是算法优化和落地成果
- 强调PyTorch/TensorFlow使用经验，附上GitHub项目链接或论文
- 展示工程能力，如系统架构设计、性能调优、多机器人协同等
- 若缺乏AGV经验，可学习开源调度框架或参与相关竞赛
- 补充具身智能大模型知识，动手实践RT-1/2、OpenVLA等开源项目
- 掌握Linux、C++和ROS等机器人开发工具
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，结合具体项目
- 对比分析法：对比不同算法方案的优劣，突出你的权衡思路
- 技术深度与广度结合：展示扎实的理论基础，同时体现工程落地能力
- 请描述你参与过的AGV调度系统项目，如何处理交通死锁？
- 你对VLA模型的理解是什么？如何将其部署到机器人上？
- 请举例说明如何优化路径规划算法以提升运行效率？
- 在PyTorch中如何进行模型加速和部署？
- 你如何看待具身智能在物流领域的应用前景？
匹配度报告
62
综合匹配度
深圳大厂算法岗，前沿技术栈，发展空间大，但WLB一般且薪资面议。
适合人群
该职位最适合追求技术成长、愿意在物流场景中挑战前沿算法的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展88
工作生活40
使命价值55
薪资福利匹配
65中等
薪资面议，但顺丰大厂通常提供有竞争力的薪酬和福利。JD未明确薪资和福利细节，补偿性动机满足中等。
薪资信号面议 (30K-60K/月)
成长发展匹配
88较高
岗位涉及AGV调度、VLA大模型等前沿技术，技术栈现代，但JD未提及晋升通道或培训，发展性动机满足较好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AGV、AMR、VLA、具身智能、大模型、PyTorch、TensorFlow、Transformer、Diffusion Model、路径规划、交通管理
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，深圳办公，未提及弹性工时或WLB，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
55较低
物流行业稳定，但社会影响力一般，岗位偏向技术实现，使命感和行业前景中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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