上海电气
具身智能算法工程师(27届校招)
具身智能算法工程师(27届校招)
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Diffusion
Moveit
Pytorch
Ros/Ros2
Vla
世界模型
多模态感知
模仿学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿具身智能算法校招岗，技术稀缺性与成长性极高，但研发强度大、WLB未明确
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.3万
比AI算法中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
15 个在招
市场机会
选择不多
上海 · AI算法 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
上海电气具身智能方向校招算法岗，负责VLA大模型、世界模型与模仿学习算法的研发微调，基于ROS/ROS2与MoveIt完成端到端算法的集成部署，并做多模态传感数据融合，是前沿具身智能与真实机器人结合的研发岗位
最低要求
精通 Python 和 C++，具备扎实的工程开发能力，代码规范良好，注重可维护性与健壮性
深入理解深度学习、计算机视觉等领域的核心算法，对 Transformer、Diffusion 等主流模型架构有相关研究与实践经验
对视觉-语言-动作模型（VLA）、模仿学习或世界模型中的至少一种有深入研究，且拥有从微调到完整训练的实践经历
深度学习框架：熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow，具备模型训练、调优及部署经验
机器人系统开发：熟悉 ROS/ROS2 和 Linux 开发环境，拥有真实机器人平台（真机）的开发与调试经验
工作职责
负责端到端视觉-语言-动作（VLA）大模型、世界模型及模仿学习等核心算法微调应用以及研发
熟练运用ROS/ROS2、MoveIt等机器人开发栈，完成端到端算法的模块化集成与部署
负责多模态传感器（视觉、点云、力觉、触觉等）数据的处理与融合，提升机器人在动态环境中的感知与决策能力
跟进具身智能算法领域前沿进展，预研和评估新算法在机器人领域的应用潜力
优先资格
熟练使用 Isaac Lab/Gym、MuJoCo、Gazebo、PyBullet 等至少一种主流物理仿真引擎，具备仿真环境搭建与算法验证能力（JD注明优先）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 具身智能是当前最热的前沿方向之一，技能积累行业稀缺
- 算法研发与真机部署结合，既有理论深度又有落地经验
- 前沿探索类工作内容，学术与工程双通道成长
- 前沿方向技术迭代快，需要持续跟进论文与开源社区
- 适合有深度学习研究基础、热爱机器人方向、能承受前沿探索不确定性的应届生
缺点 / 挑战
- 真机调试周期长、不确定性高，研发压力较大
角色解读
- 从算法模块研发做起，成长为具身智能算法方向的资深研究员或技术负责人
- 向机器人智能体系统架构、前沿预研团队负责人或产学研结合方向发展
- 研发并微调VLA大模型、世界模型与模仿学习等具身智能核心算法
- 基于ROS/ROS2、MoveIt等机器人开发栈，把端到端算法模块化集成并部署到真实机器人
- 处理与融合视觉、点云、力觉、触觉等多模态传感数据，提升机器人动态环境下的感知决策能力
- 跟踪具身智能前沿进展，预研评估新算法在机器人场景的应用潜力
- 精通Python与C++，工程开发规范扎实
- 深入理解深度学习与计算机视觉核心算法，熟悉Transformer、Diffusion架构
- 有VLA、模仿学习或世界模型中至少一个方向从微调到完整训练的实践经验
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow，熟悉ROS/ROS2、Linux并具备真机调试经验
申请策略
- 面试中展示对新算法应用潜力的独立判断，体现研究品味与工程落地兼顾的能力
- 突出VLA、模仿学习或世界模型相关的论文、比赛或开源项目
- 展示真实机器人平台的开发调试经历与仿真环境搭建经验
- 强调PyTorch训练调优部署的完整项目闭环
- 补齐ROS/ROS2与MoveIt工程实践，准备真机或仿真demo
- 跟进具身智能最新论文与开源模型，形成自己的技术观点
面试指南
- 用任务背景—技术选型—量化结果的结构讲述研究经历
- 回答工程问题强调问题定位过程与可复现的解决方案
- 对前沿问题给出有依据的判断，展示论文阅读与批判性思考
- 介绍你做过的VLA或模仿学习模型训练与微调经历
- Transformer与Diffusion架构你分别在什么场景用过？
- 真机部署中遇到过哪些算法与工程问题，如何解决？
- 多模态传感器融合的技术路线你倾向哪种？
- 用过哪些仿真引擎，如何搭建仿真验证环境？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活45
使命价值75
薪资福利
75中等
薪资未披露，但前沿算法方向人才溢价明显，市场竞争力较强。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–2.8万/月）
成长发展
90较高
具身智能前沿方向研发，算法研究与真机落地并重，成长速度与技术稀缺性都很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、世界模型、模仿学习、Transformer、Diffusion、PyTorch、ROS/ROS2、MoveIt、Isaac Lab、MuJoCo
成长机会预研和评估新算法在机器人领域的应用潜力
业务类型profit_center
工作生活
45较低
研发与真机调试工作强度较高，JD未提及任何办公模式与WLB信息。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
具身智能代表机器人产业前沿方向，技术影响力大，行业想象空间广。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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