荣耀
规划与导航算法工程师
规划与导航算法工程师
发布于 10 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器人开发
机器人开发
Cuda
Pytorch
Ros 2
Slam
Tensorrt
仿真平台
大模型
机器人开发
计算机视觉
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
前沿算法岗位、技术成长性强、薪资中等、WLB未明确
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
2万
比机器人开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
市场机会
选择适中
深圳 · 机器人开发 · 39 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责规划与导航算法的研发，包括基于激光/视觉SLAM的三维导航系统开发、多模态模型工程化以及导航智能体开发
工作涉及机器人平台适配、仿真-真机数据闭环构建和技术文档编写，旨在提升自主导航系统的智能化水平
最低要求
本硕或博士在读，电子信息、计算机、模式识别、自动化等相关专业
掌握 ROS 2架构与 CUDA加速开发、熟练使用 PyTorch/TensorRT 部署模型具备运动学建模基础
有大模型微调实战经验、熟悉 CARLA/AirSim 仿真平台、有竞赛经验优先
工作职责
三维导航系统开发：基于激光/视觉SLAM实现动态场景重建，开发多目标路径规划算法，设计运动学控制接口适配UR/Unitree等机器人平台
多模态模型工程化：优化视觉语言模型在导航任务中的推理效率，实现多传感器标定工具链，构建仿真-真机数据闭环系统
导航智能体开发：开发面向导航的任务规划与决策等模块开发，设计知识图谱增强的检索系统，探索多智能体协作策略
技术文档编写：编写软件设计文档、调试报告及相关技术资料
优先资格
有大模型微调实战经验、熟悉 CARLA/AirSim 仿真平台、有竞赛经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及SLAM、大模型和机器人导航，有利于技能积累
- 行业前景广阔，机器人和AI领域处于高速增长阶段
- 参与跨模态和多智能体等前沿研究，有创新空间
- 工作地点可能涉及上海和深圳，需适应跨区域协作或通勤
- 适合对机器人导航、SLAM和多模态AI有浓厚兴趣，在校生或应届毕业生，具备较强编程和算法基础，愿意投入技术深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 技术难度较高，需要同时掌握SLAM、模型优化和机器人系统集成
- 作为实习生或初级工程师，可能面临快速学习和项目压力
角色解读
- 从算法工程师晋升为高级算法专家，深入SLAM和导航领域核心技术
- 转向技术管理岗位，负责团队或项目研发方向
- 探索机器人与AI交叉领域，如自动驾驶或具身智能
- 基于激光/视觉SLAM技术开发三维导航系统，实现动态场景重建和路径规划
- 优化视觉语言模型在导航任务中的推理效率，构建多传感器标定和数据闭环
- 设计导航智能体模块，包括任务规划、决策和多智能体协作策略
- 编写相关软件设计文档和技术资料
- 熟练掌握ROS 2架构和CUDA加速开发，具备运动学建模基础
- 熟练使用PyTorch/TensorRT进行模型部署和优化
- 有大模型微调实战经验，熟悉CARLA/AirSim仿真平台
- 了解计算机视觉、机器人导航和多模态模型技术
申请策略
- 关注荣耀在机器人和AI领域的业务动态，了解其导航技术方向
- 准备与SLAM、模型优化相关的技术案例，面试中可深入讨论
- 突出ROS 2、CUDA、PyTorch等技术栈的项目经验或课程项目
- 强调SLAM、计算机视觉或大模型相关的实践经历，如竞赛、论文或实习
- 展示运动学建模和仿真平台（如CARLA）的使用经验
- 提及技术文档编写能力和团队协作经历
- 补充ROS 2和CUDA的实际项目经验，例如通过开源项目或仿真练习
- 学习多传感器标定和模型部署工具链，如TensorRT优化
面试指南
- 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化描述项目经验
- 强调技术选型和优化思路，如选择PyTorch或TensorRT的原因和效果
- 结合理论基础（如运动学）和实践工具（如CUDA），展示综合能力
- 请描述你使用SLAM技术进行三维场景重建的项目经验
- 如何优化视觉语言模型在导航任务中的推理效率？
- 在多智能体协作中，你如何设计任务规划与决策模块？
- 你如何利用ROS 2架构适配不同机器人平台？
- 请谈谈你对仿真-真机数据闭环系统的理解
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
作为实习或初级岗位，薪资可能处于市场中等水平，福利信息未在JD中提及，补偿性动机满足有限。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及SLAM、大模型和机器人导航等前沿技术，技能成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈ROS 2、CUDA、PyTorch、TensorRT、SLAM、大模型、CARLA/AirSim
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及办公模式、WLB或工作强度相关信息，生活化动机满足程度难以判断，可能受限于现场办公和研发压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
机器人导航和AI属于新兴领域，有较高社会影响力，但JD未强调使命或价值导向，意义感动机中等。
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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