高通
Robotic Arm/Dexterous Hand Perception and Control Engineer
Robotic Arm/Dexterous Hand Perception and Control Engineer
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
硕士
研究与开发 (研发)
仿真环境
计算机视觉
运动规划
感知算法
运动学建模
灵巧手
抓取策略
机器人手臂控制
AI 估算 · 30k–50k
高通作为国际巨头，北京高级机器人工程师薪资在30k-50k/月，结合行业稀缺性和技术要求，中位数40k合理。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于机器人手臂和灵巧手的运动规划与控制，涉及运动学建模、仿真验证、视觉感知和智能抓取策略开发
你将参与前沿机器人技术的研发，与顶尖团队合作，推动机器人系统的智能化应用
适合具有扎实理论基础和工程实践能力的机器人领域专家
最低要求
Bachelor's degree in Engineering, Information Systems, Computer Science, or related field.
工作职责
Design and optimize kinematic and dynamic models for robotic arms and dexterous hands to achieve high-precision control and flexible manipulation
Develop path planning and task execution algorithms, including inverse kinematics, trajectory generation, obstacle avoidance, and multi-objective coordination
Build simulation environments for robotics and conduct algorithm validation and performance evaluation
Design and implement environmental perception modules for robotic arms/hands, including object recognition, pose estimation, and semantic segmentation
Develop reasoning strategy models and action models for robotic arms and dexterous hands
Collaborate with hardware and application teams to complete system integration and on-site debugging, enhancing robustness and generalization in real-world scenarios
Prepare technical documentation and contribute to patent applications, academic publications, and technical exchanges
优先资格
Experience with dexterous hand control, multi-finger grasping, or soft grippers
Participation in robotics competitions, open-source projects, or edge deployment
Experience developing robotic systems with multimodal perception and language understanding
Strong publication record or patent achievements
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿机器人技术（灵巧手、多模态感知等），技术积累价值高
- 高通作为全球技术巨头，提供稳定的平台和丰富的资源，薪酬有竞争力
- 与顶尖研究团队合作，参与国际项目，有学术产出机会
- 灵活的工作安排和开放的创新环境，有利于长期职业发展
- 职位要求高，需要深厚的理论功底和工程能力，门槛高
- 机器人领域技术迭代快，需要持续学习新知识（如多模态大模型、边缘部署等）
- 适合拥有机器人、自动化或计算机视觉硕士及以上学历，热爱机器人技术，愿意深入算法和工程实践，追求技术前沿的求职者
缺点 / 挑战
- 系统集成和现场调试可能涉及一定的出差和压力，对解决复杂问题的能力要求高
角色解读
- 可以深入机器人智能控制与感知前沿，成为算法专家或技术负责人
- 有机会参与国际学术交流和顶尖研究项目，发表论文和申请专利
- 未来可向机器人系统架构师或技术管理方向发展，领导团队攻克复杂机器人难题
- 负责机器人手臂和灵巧手的运动学、动力学建模与高精度控制算法开发
- 设计路径规划和任务执行算法，包括逆运动学、轨迹生成、避障和多目标协调
- 搭建仿真环境进行算法验证，并开发基于视觉的环境感知模块（物体识别、位姿估计等）
- 与硬件团队协作完成系统集成和现场调试，提升机器人在真实场景中的鲁棒性
- 扎实的机器人运动学、动力学和控制理论基础
- 熟练使用至少一种机器人仿真平台（如ROS、Gazebo、MuJoCo等）
- 精通Python和C++，具备良好的工程实践能力
- 有计算机视觉项目经验，熟悉常见感知模型（如物体检测、语义分割）
申请策略
- 申请时强调对机器人技术的热情和跨学科合作能力，可以附上GitHub链接或技术博客
- 了解高通在机器人领域的布局（如RB5平台、AI Hub），在面试中展现对公司的兴趣
- 重点突出机器人手臂/灵巧手的运动规划与控制项目经验，包括使用的算法、仿真平台和实际效果
- 强调计算机视觉相关项目，特别是物体识别、位姿估计和抓取策略
- 列出掌握的编程语言（Python、C++）和常用机器人框架（ROS等），以及开源项目贡献或竞赛经历
- 如有论文或专利，请单独列出，体现研究深度
- 可以提前学习机器人仿真工具如MuJoCo、Isaac Gym，并动手实现简单的控制算法
- 补充多模态感知（视觉+语言）和深度学习在机器人中的应用知识，如使用CLIP、NeRF等
面试指南
- 对于项目描述题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述，重点突出技术难点和你的贡献
- 对于原理题，先明确概念，再结合自己的理解举例说明，展示思考深度
- 对于问题解决题，分步骤提出假设-验证-优化的思路，体现系统性思维
- 请描述一个你参与过的机器人手臂控制项目，包括运动学建模和轨迹规划的实现细节
- 如何解决机器人抓取中物体位姿不确定性的问题？请结合视觉感知和控制策略
- 如果机器人手臂在仿真中运行良好但在真实环境中失败，你会如何调试？
- 你对灵巧手的多指抓取有什么理解？请介绍一种常见的抓取规划方法
- 请解释一下PID控制和模型预测控制（MPC）在机器人手臂控制中的优缺点
职位点评
74
综合评分
高通北京机器人研发岗，前沿技术栈，成长空间大，薪资面议，弹性办公但WLB信息不足。
更适合这类人
该职位最适合追求技术前沿和个人成长的高阶机器人工程师，能够接受一定的工作生活模糊边界，看重长期职业发展。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活65
使命价值70
薪资福利
70中等
高通是上市公司，薪酬体系完善，薪资水平在行业中上等，但JD未明确具体薪资和福利细节，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位涉及最前沿的机器人技术（灵巧手、多模态感知等），有丰富的学术交流机会和成长空间，发展性动机满足程度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈运动规划、运动学建模、灵巧手、计算机视觉、Python、C++、仿真、抓取策略、多模态感知
成长机会professional growth
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
JD提及弹性工作安排，但未明确具体模式，属于混合办公。工作地点在北京，通勤情况未知，生活化动机有一定满足但信息不足。
工作模式混合式弹性办公
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
机器人行业处于高速增长赛道，职位具有技术创新价值，但具体社会影响方向不明确，意义感动机中等偏上。
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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