博世
具身智能数据算法研究员_CR
具身智能数据算法研究员_CR
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
多模态感知
强化学习
机器人学
机器人控制
PyTorch
Sim-To-Real
AI 估算 · 35k–60k
岗位要求顶尖AI与机器人交叉领域研究能力，涉及前沿技术落地，市场人才稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于具身智能（Embodied AI）在工业制造领域应用的研究科学家岗位
你将负责研发智能机器人系统，涉及机器人感知、学习、控制等核心技术，并将前沿研究成果转化为可部署的工业自动化解决方案
工作内容强调动手实践，需要打通从仿真到真实生产环境的链路
最低要求
具备机器人学、计算机科学、电气工程、机械工程或相关领域的硕士或博士学位（或具备同等水平的科研经验）
具备扎实的机器人技术背景，并在操作（manipulation）与控制方面拥有可验证的实践经验
在以下一个或多个方向具备研究或实践经验：
– 机器人学习，包括强化学习、模仿学习等
– 面向具身系统的视觉-语言模型或多模态模型
– 运动规划、控制与机器人操作
– 仿真到现实（Sim-to-Real）迁移及真实机器人实验
具备仿真环境之外的真实机器人平台动手实验经验
熟练使用 Python 进行快速科研原型开发
具备 C++ 经验者优先
熟悉现代机器学习框架，如 PyTorch
具备优秀的分析能力、问题解决能力以及良好的沟通表达能力
工作职责
开展面向机器人与自动化领域、具有工业相关性的具身智能基础研究与应用研究
设计并实现先进的机器人感知、学习与控制系统
在制造场景中，开发并评估基于学习的方法，用于机器人操作、运动生成与任务执行
将多模态感知融合（如视觉、力觉、触觉、本体感知等）应用到机器人系统，构建创新的数据驱动型范式
打通仿真与真实世界部署之间的链路，确保机器人系统在生产环境中的鲁棒性与可靠性
与产品与工程团队紧密协作，推动研究成果向原型系统及可部署技术转化
发表高质量研究成果，并为博世的知识产权体系做出贡献
优先资格
具备 C++ 经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：博世作为工业巨头，能提供真实的工业场景、丰富的机器人平台和跨学科协作机会，研究成果易于落地
- 行业前景：工业自动化和智能制造是明确的发展方向，在此领域积累的经验具有长期价值和稀缺性
- 成果可见：研究直接面向工业应用，成果转化路径清晰，能获得从论文到产品的完整成就感
- 技术难度高：需要同时精通机器人硬件、控制理论和前沿AI算法，并解决仿真到现实的迁移难题，对综合能力要求极高
- 跨领域协作：需要频繁与不同背景的工程师、产品经理沟通，将学术想法转化为稳定可靠的工业解决方案，沟通与工程化能力是关键
- 适合拥有机器人或AI相关领域硕士/博士学位，热爱动手解决复杂实际问题，并希望将前沿AI研究应用于真实工业场景的研究型工程师
缺点 / 挑战
- 技术前沿：岗位处于机器人、AI与自动化的交叉前沿，能接触到最先进的技术挑战，有利于个人技术栈的深度和广度积累
- 竞争压力：该领域汇聚了全球顶尖人才，内部对研究成果的产出和落地效率有较高期望，工作可能充满挑战
角色解读
- 技术路径：可以从算法研究员成长为技术专家或首席科学家，在机器人学习、感知融合等细分领域建立深度专长
- 应用路径：随着对工业场景理解的加深，可转向技术管理或产品研发岗位，负责更大规模的自动化解决方案
- 行业路径：在工业AI和智能制造领域积累的经验，是通往高科技公司、高端制造企业或创业的宝贵资本
- 你将从事具身智能（Embodied AI）的基础与应用研究，聚焦于机器人感知、学习与控制系统的设计与实现
- 核心工作包括开发用于机器人操作、运动生成与任务执行的基于学习方法，并评估其在制造场景中的效果
- 你需要将视觉、力觉等多模态感知数据融合到机器人系统中，并负责打通仿真环境与真实生产部署的链路
- 你还需要与产品团队协作，将研究成果转化为可实际部署的工业自动化原型与技术
- 扎实的机器人学背景，特别是在机器人操作与控制方面拥有实践经验
- 精通机器人学习（如强化学习、模仿学习）或多模态模型在具身系统中的应用
- 熟练使用 Python 进行算法原型开发，并熟悉 PyTorch 等现代机器学习框架
- 具备在真实机器人平台上进行实验和解决实际问题的动手能力
申请策略
- 深入了解博世在工业自动化和智能制造领域的业务与产品线，思考你的研究如何能与之结合，在面试中展现你的行业洞察
- 准备清晰阐述你的研究兴趣与岗位使命（连接AI突破与工业部署）的契合点，展现你对该职位价值的深刻理解
- 重点突出与机器人操作、控制或学习相关的项目经验，特别是使用了真实机器人平台的项目，详细说明你的具体贡献和解决的问题
- 清晰展示你在机器人学习（强化学习、模仿学习）、多模态感知或Sim-to-Real迁移等一个或多个核心方向的技术积累和成果（如论文、开源项目）
- 强调你的动手能力和工程实现经验，例如使用Python/PyTorch进行算法开发、调试以及在真实系统上集成的经历
- 如果有工业场景或跨团队合作的项目经验，务必写明，以证明你具备将研究落地和团队协作的能力
- 如果对真实机器人平台（如UR、Franka等）操作不熟，可提前通过模拟器或开源项目熟悉机器人操作系统（ROS）和基础控制流程
- 深入理解并准备1-2个机器人学习（如基于模型的RL、模仿学习）或多模态模型（如VLM）的经典算法及在自己项目中的应用案例
面试指南
- 使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验类问题，重点突出你的技术决策、解决问题的过程和量化结果
- 对于技术方案类问题，先阐述问题背景和核心难点，再解释你采用的方法背后的原理，最后讨论该方法的优缺点以及可能的改进方向
- 在回答中始终贯穿“工业应用”和“落地可行性”的视角，展示你不仅懂算法，更关注其在真实环境中的有效性和鲁棒性
- 请详细介绍一个你参与的机器人项目，你在其中负责了哪些部分？遇到了什么挑战，是如何解决的？
- 在机器人学习项目中，你是如何处理仿真与现实之间的差距（Sim-to-Real Gap）的？
- 你如何将多模态传感器（如视觉和力觉）的信息融合到一个机器人控制或决策模型中？
- 请描述一个你设计的机器人控制或运动规划算法，并解释其原理和优势
- 你如何评估一个机器学习算法在真实机器人任务中的性能？除了成功率，还会关注哪些指标？
职位点评
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