中际旭创
算法类（研发）
算法类（研发）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Pytorch
Ros
Sim2Real
强化学习 (Rl)
机械臂控制
计算机视觉
Ppo/Sac
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖名校硕士首选，聚焦具身智能前沿技术，高成长性与挑战性并存
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
比算法工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
47 个在招
市场机会
选择不多
成都 · 算法工程师 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为2027届校招研发岗，主要负责机械臂及复合机器人的真机强化学习算法设计与落地
核心工作包括构建从仿真到真机的完整训练流程，解决Sim2Real迁移难题，并优化样本效率以实现灵巧操作任务的高成功率收敛
最低要求
届硕士及以上学历，计算机类、人工智能类、自动化类、电子信息类等相关专业
熟悉协作机械臂的实际操作与底层接口，掌握正逆运动学求解及轨迹规划知识
具备机械臂/复合机器人真机强化学习项目经验，熟悉从仿真训练到真机策略部署的全流程，了解Sim2Real迁移的关键技术（域随机化、阻抗控制、自动重置等）
精通主流RL算法（SAC/PPO/TD3等），有面向机械臂灵巧操作的高样本效率训练实际调优经验
熟练使用PyTorch，具备并行仿真环境的搭建经验
良好的工程能力，熟悉Linux开发环境、ROS通信、GPU训练调度
具备计算机视觉基础（图像/点云处理、目标检测等），能将视觉信息与RL策略结合者加分
英语CET-6及以上
工作职责
负责机械臂/复合机器人的真机强化学习算法设计，融合视觉感知（目标/位姿）作为状态输入，构建从仿真训练到真机部署的完整流程，解决Sim2Real迁移问题
研发高效训练方案，优化样本效率，确保灵巧操作任务在有限时间内收敛到高成功率
搭建人机协作训练系统，利用遥操作、奖励设计、渐进式自主等策略降低真机训练成本
优先资格
-双一流院校及以上优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦前沿的具身智能与机器人领域，技术含量高，行业前景广阔
- 适合对机器人控制、强化学习有浓厚兴趣，且具备扎实数学基础和工程落地能力的应届硕士毕业生
缺点 / 挑战
- Sim2Real迁移和样本效率优化是极具挑战性的技术难点，需要深厚的理论功底和调试能力
角色解读
- 向具身智能（Embodied AI）专家方向发展，成为机器人感知、决策与控制领域的资深技术骨干
- 设计并实现基于强化学习的机械臂控制算法，重点解决从仿真环境到真实物理世界的迁移问题（Sim2Real）
- 精通主流强化学习算法（如PPO, SAC, TD3）及其在连续控制任务中的应用
申请策略
- 准备详细的项目复盘，重点阐述如何解决Sim2Real中的具体痛点（如域随机化策略、奖励函数设计）
- 突出展示与机械臂、强化学习相关的科研项目或竞赛经历，特别是涉及真机部署的案例
- 深入理解ROS通信机制和Linux开发环境，提升代码的工程化能力和调试效率
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点量化成果（如成功率提升百分比、收敛速度）
- 请详细介绍你项目中Sim2Real迁移的具体技术方案和遇到的最大挑战
- 对比PPO和SAC算法，在你的应用场景中为什么选择其中一个？参数如何调整？
- 如何处理强化学习中奖励稀疏或延迟的问题？
- 如何在有限的计算资源下提高训练样本的效率？
- 复习经典RL论文（如SAC, PPO原论文），梳理算法推导过程
- 熟悉ROS常用节点和消息类型，了解Gazebo或Isaac Sim等仿真工具的基本使用
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
作为已上市的跨国巨头企业，提供具有竞争力的校招薪资和完善的福利体系，但在成都地区相比一线城市头部大厂略低。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
90较高
岗位涉及最前沿的具身智能和强化学习技术，技术栈先进，成长空间巨大，非常适合追求技术深度的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、Sim2Real、PyTorch、ROS、机械臂
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未明确提及弹性工作制，但作为研发岗位通常有一定的技术探索自由度，不过校招初期可能需要适应高强度的项目节奏。
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
80较高
从事机器人智能化研究，推动制造业自动化升级，具有较高的社会价值和技术使命感。
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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