海尔
机器人导航算法高级工程师
机器人导航算法高级工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Ros/Ros2
Slam
具身智能
多传感器融合
嵌入式开发
激光雷达
路径规划
运动控制
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
海尔具身智能机器人核心算法岗，技术前沿、成长空间大，薪资处于市场水准，WLB未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比机器人开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责具身智能机器人的SLAM与导航算法研发，包括多传感器融合、路径规划及运动控制
你需要基于ROS/ROS2框架进行系统集成与工程化落地，解决复杂环境下的自主导航与定位问题，推动机器人系统的智能化升级
最低要求
计算机科学、自动化、机器人学、电子信息等相关专业硕士及以上学历
精通SLAM算法及开源框架，熟悉多传感器融合技术，具备激光雷达、视觉或IMU数据处理经验
掌握路径规划与运动控制算法，熟悉ROS/ROS2开发环境，熟练使用C++/Python编程，具备嵌入式开发与算法优化能力
年以上机器人SLAM或导航算法研发经验
工作职责
算法研发与优化：负责具身智能机器人SLAM（同步定位与建图）算法的开发与优化，解决动态环境下的定位与建图问题
研究并实现基于线特征、点特征或语义信息的SLAM算法，优化计算效率与鲁棒性，解决大规模环境下的地图构建与实时更新问题
探索深度学习与SLAM的结合，提升复杂场景下的算法适应性
导航系统设计与实现：开发高效路径规划算法，结合避障策略，实现机器人的全局与局部路径规划
设计多传感器融合的导航控制系统，集成激光雷达、超声波、视觉等传感器数据，提升机器人在未知或半结构化环境中的自主导航能力
优化运动控制算法（如PID、MPC），确保机器人在复杂地形下的稳定运动与精准轨迹跟踪
系统集成与工程化落地：基于ROS/ROS2框架搭建SLAM与导航系统，实现算法模块化开发与硬件的高效对接
负责算法在嵌入式平台的移植与性能优化，满足实时性与低功耗需求
支持实际场景测试与调试，解决定位漂移、地图退化等工程问题，提升系统可靠性
技术预研与创新：跟踪SLAM与导航领域前沿技术（如语义SLAM、多机器人协同导航），探索其在具身智能机器人中的应用场景
参与跨学科合作（如机械臂控制、人机交互），推动机器人系统整体智能化升级
优先资格
有具身智能机器人项目落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能与机器人赛道的前沿，技术壁垒高，行业前景广阔
- 依托海尔的巨头平台，拥有丰富的硬件资源与丰富的实际场景落地机会
- 涉及SLAM、多传感器融合、深度学习等核心技术，个人技术栈含金量高
- 算法在嵌入式平台的移植与性能优化对实时性和低功耗要求极高，工程落地难度大
- 需要解决动态环境下的定位漂移、地图退化等复杂工程问题，对排错能力要求高
- 具备扎实算法基础与工程落地能力，对机器人和具身智能有浓厚兴趣，且能适应软硬件结合开发节奏的算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可晋升为算法专家或技术架构师，主导机器人导航系统的整体技术路线
- 横向可向具身智能系统级负责人发展，统筹机械臂控制、人机交互等多学科交叉项目
- 负责具身智能机器人的SLAM算法开发与优化，解决动态环境下的定位与建图问题
- 设计多传感器融合的导航控制系统，开发全局与局部路径规划及运动控制算法
- 基于ROS/ROS2框架进行系统集成，完成算法在嵌入式平台的移植与工程化落地
- 精通SLAM算法及开源框架，具备激光雷达、视觉或IMU等多传感器数据处理与融合经验
- 熟练掌握C++/Python编程，熟悉ROS/ROS2开发环境及嵌入式平台算法优化
- 掌握路径规划与运动控制算法（如PID、MPC），具备扎实的数学与算法基础
申请策略
- 提前了解海尔在具身智能和机器人领域的最新产品布局与技术方向，面试时展现对业务的理解
- 重点突出SLAM算法优化、多传感器融合及路径规划的实际项目经验与落地成果
- 展示在ROS/ROS2框架下的系统集成能力，以及嵌入式平台的性能优化经验
- 若有具身智能机器人或复杂场景下的导航项目落地经验，需详细描述解决的工程痛点
- 深入学习语义SLAM、深度学习与SLAM结合的前沿技术，提升复杂场景适应性
- 强化C++底层优化与嵌入式系统调试能力，提升算法在低功耗平台上的运行效率
面试指南
- STAR法则：针对工程问题，清晰描述背景、任务、采取的具体技术行动及最终量化的性能提升结果
- 原理+实践：先简述算法底层数学原理，再结合具体项目说明参数调优、边界条件处理及异常情况的兜底策略
- 请详细描述你过去项目中SLAM算法的优化过程，如何解决动态环境下的定位漂移问题？
- 在多传感器融合中，你是如何处理激光雷达、视觉和IMU数据的时间同步与空间标定问题的？
- 在嵌入式平台上移植SLAM算法时，你采取了哪些优化策略来满足实时性和低功耗需求？
- 请对比分析几种主流的路径规划算法（如A*、Dijkstra、DWA），并说明你在实际项目中的选型依据
- 复习SLAM、多传感器融合、路径规划的核心算法原理，并准备好自己项目中的代码细节与架构图
- 了解海尔机器人产品的实际应用场景，思考算法在真实物理环境中的鲁棒性与可靠性设计
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
海尔作为上市巨头，薪资福利体系完善，该高级算法岗在青岛地区具备较强竞争力，能较好满足补偿性动机。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及具身智能、语义SLAM等前沿技术，且要求跨学科合作，技术成长空间大，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SLAM、ROS/ROS2、C++、Python、多传感器融合、PID、MPC、深度学习
成长机会技术预研与创新、跨学科合作
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但算法研发与工程落地通常伴随一定的调试压力，生活化动机满足度中等。
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
80较高
具身智能与机器人技术属于国家大力支持的科技创新领域，推动机器人智能化升级具有较高的社会价值与行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动机器人系统整体智能化升级
创新程度积极采用新技术
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