上海电气
机器人运控算法工程师(27届校招)
机器人运控算法工程师(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机器人开发
机器人开发
人形机器人
力/位混合控制
双臂协同控制
导纳控制
强化学习
机器人运动控制
阻抗控制
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
人形机器人双臂运控前沿算法校招岗，技术成长性与行业热度突出，薪酬与作息未披露。
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
2.0万
比机器人开发中位数高
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
选择面较广
上海 · 机器人开发 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
面向27届校招生的机器人运动控制算法工程师岗位，核心是研发双臂协同控制算法，基于阻抗/导纳控制与力/位混合控制实现人形或协作机器人的柔顺交互、碰撞与避障，并探索基于学习的控制方法
属机器人方向的前沿算法研发岗
工作职责
研发双臂协同控制算法，支持双手搬运、装配、折叠、推拉等复杂操作任务
基于阻抗/导纳控制、力/位混合控制等方法，实现机器人与环境的安全柔顺交互
实现自碰撞检测与规避、人体/环境避障，保障复杂作业场景下的安全性
探索基于学习的控制方法，提升双臂操作的泛化能力与灵活性
优先资格
有人形机器人双臂、协作机器人或灵巧手相关项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 人形机器人是当前最热的前沿赛道，经验含金量高、外部机会多
- 双臂协同+柔顺控制+学习型控制的技术栈覆盖面广，成长快
- 校招即可进入核心算法研发，起点不低
- 运控算法技术门槛高，需要控制理论、机器人学与编程的扎实功底
- 前沿方向迭代快，需要持续跟进学界与业界最新方法
- JD 未列明学历专业等硬性要求，筛选标准需向HR确认
- 适合机器人、自动化、控制或计算机方向，想在前沿具身智能领域深耕的应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从双臂运控算法切入，逐步负责整套操作控制框架，成长为资深算法工程师
- 在人形机器人浪潮中积累的经验可向具身智能、学习型控制等前沿方向延伸
- 也可走向算法团队负责人或技术专家路线
- 研发双臂协同控制算法，让机器人完成双手搬运、装配、折叠、推拉等复杂操作
- 用阻抗/导纳控制、力/位混合控制等方法，实现机器人与环境和人的安全柔顺交互
- 实现自碰撞检测与规避、人体/环境避障，保障复杂场景下的作业安全
- 探索基于学习的控制方法，提升双臂操作的泛化性与灵活性
- 扎实的机器人运动学与动力学基础，熟悉阻抗/导纳控制、力/位混合控制等方法
- 具备控制算法开发与仿真能力，能把算法落地到真实机器人平台
- 了解碰撞检测、避障规划等安全性相关技术
- 了解强化学习、模仿学习等基于学习的控制方向者更有竞争力
申请策略
- 这是校招岗位，投递时强调应届身份与对机器人方向的长期投入
- 面试时可准备项目Demo或视频，直观展示算法效果
- 突出机器人控制相关的项目经历，尤其是双臂、协作臂或灵巧手相关经验
- 展示阻抗/导纳控制、力控等具体技术实现细节
- 有强化学习/模仿学习用于控制的工作务必重点呈现
- 补齐机器人运动学动力学与现代控制方法的理论基础
- 熟悉主流机器人开发框架与仿真工具
- 跟进人形机器人运控的最新论文与开源项目
面试指南
- 回答项目类问题时，用「背景-方案-难点-结果」结构，突出自己的技术贡献
- 回答方法对比类问题时，先讲原理差异，再结合场景说明选型逻辑
- 回答前沿类问题时，展示对学习型控制优劣的辩证理解，避免非此即彼
- 请介绍你做过的机器人控制项目，你负责哪部分？
- 阻抗控制与导纳控制的区别和各自适用场景是什么？
- 力/位混合控制如何实现，约束坐标系怎么选？
- 自碰撞检测的常用方法有哪些，如何兼顾实时性？
- 你如何看待基于学习的控制方法与传统控制的关系？
职位点评
薪资福利72
成长发展88
工作生活50
使命价值75
薪资福利
72中等
JD 未披露薪资，但前沿算法方向校招起薪在市场中上，具体待遇需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
88较高
人形机器人双臂运控属于前沿方向，岗位核心就是算法研发与探索，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈双臂协同控制、阻抗/导纳控制、力/位混合控制、碰撞检测与避障、基于学习的控制
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD 未提及工作模式与作息，研发岗节奏需面试确认。
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
75中等
人形机器人是具备广泛产业前景的前沿领域，行业意义显著，但 JD 未提及使命类表述。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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