石头科技
Agent算法工程师
Agent算法工程师
发布于 9 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Agent框架
Qwen
任务规划
机器人
状态机
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
机器人 Agent 算法岗，前沿技术栈，工程落地要求高，薪资市场高位
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，方便横向比较。
薪资怎么样
4.3万
比算法工程师中位数高
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
37 个在招 · 其中算法工程师 10 个
市场机会
选择不多
深圳 · 算法工程师 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
参与构建机器人 Agent 模型与系统，覆盖任务规划调度、状态机闭环、动态重规划与异常自主恢复，并将大模型能力落地到机器人产品
适合有任务规划研发经验、熟悉开源 LLM 与 Agent 框架的算法工程师
最低要求
计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业
具备机器人或任务规划方向的实际研发经验
具备扎实的 Python/C++ 基础，熟悉异步任务调度、状态机、图规划算法及服务化工程实现
具备开源大模型本地部署经验，熟悉 Qwen、Llama 等开源 LLM，掌握至少一种主流 Agent 框架
具备较强的工程落地能力，能够将算法原型转化为可部署、可观测、稳定运行的服务模块
工作职责
参与构建机器人 Agent 模型与系统，让机器人具备任务规划、任务调度、自主恢复和持续学习能力
设计并实现任务执行闭环，对接机器人能力层 Skill 接口，完成任务状态机、动态重规划与异常事件处理，覆盖障碍物阻挡、低电量、设备离线、用户干预等情况
探索机器人自主决策、自主恢复、多阶段任务执行等能力
构建机器人 Agent 框架，实现模型、工具和环境的协同
推动 Agent 能力在机器人上的落地与应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 机器人 Agent 是具身智能核心方向，技术前沿且人才稀缺
- 从算法到服务化落地的完整闭环经验，工程与算法双修
- 上市公司机器人业务量大，落地场景真实
- Agent 在物理机器人上的可靠性要求高，异常场景多，调试周期长
- 适合有任务规划/Agent 研发经验、工程能力强、想在具身智能方向深耕的算法工程师
缺点 / 挑战
- 方向新、无成熟范式可循，探索压力大
角色解读
- 可成长为机器人智能体方向技术专家或算法团队负责人
- Agent 系统与具身智能经验是当前 AI 领域最热的发展路径之一
- 构建机器人 Agent 模型与系统，实现任务规划、调度、自主恢复与持续学习
- 设计任务执行闭环与状态机，处理障碍物阻挡、低电量等异常
- 构建模型、工具与环境协同的 Agent 框架并推动在机器人上落地
- 扎实的 Python/C++ 与异步调度、状态机、图规划功底
- 开源大模型本地部署经验，熟悉 Qwen、Llama 与主流 Agent 框架
- 将算法原型工程化为稳定服务的能力
申请策略
- 准备一个 Agent 异常恢复场景的设计讲解
- 了解石头科技机器人产品线与能力层接口思路
- 展示 Agent/任务规划方向的实际项目与开源框架使用经验
- 写清开源大模型本地部署与工程化落地的案例
- 量化状态机、重规划等模块的可靠性改进
- 深入掌握主流 Agent 框架（如 LangChain 类工具编排）与函数调用机制
- 补充机器人系统（ROS 等）基础知识
面试指南
- 系统问题按『架构分层 → 关键机制 → 异常兜底 → 观测指标』展开
- 模型问题强调部署链路与推理效率取舍
- 落地问题突出可观测与稳定性保障
- 介绍你做过的任务规划或 Agent 系统
- 动态重规划的触发与执行机制怎么设计
- 如何处理低电量、设备离线等异常
- 开源大模型本地部署的选型与优化经验
- 如何将算法原型转化为稳定服务
职位点评
薪资福利78
成长发展88
工作生活58
使命价值72
薪资福利
78中等
JD 未披露薪资，Agent 方向人才稀缺，按深圳同类算法岗位推断处于市场高位。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.5万/月）
成长发展
88较高
具身智能与 Agent 是当前最前沿方向，技术成长稀缺性强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、Qwen、Llama、任务规划
成长机会持续学习
业务类型ambiguous
工作生活
58较低
JD 未提及办公模式与 WLB 信息，需以面试沟通为准。
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
72中等
让机器人具备自主任务执行能力，产品创新的社会感知度高。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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