戴森
Lead Robotics Software Engineer
Lead Robotics Software Engineer
发布于 大约 14 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Edge Ai
Lidar
Machine Learning
Reinforcement Learning
Robotics
Slam
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿机器人AI技术领导岗，成长性高但办公模式未明，薪资市场竞争力。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
45K
比机器人开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
70 个在招
市场机会
选择不多
深圳 · 机器人开发 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个领导机器人软件工程师职位，负责高级机器人系统的创新、架构和交付，特别是AI驱动的智能清洁系统
需要深厚的技术专长和战略影响力，带领团队在自主导航、感知和决策等方面开发前沿能力
最低要求
年以上机器人软件、AI或嵌入式系统经验（有领导经验）
精通C++和Python，具备AI驱动机器人系统的强大架构设计能力
丰富的端到端AI/ML系统生产级交付经验（从数据到部署）
深厚的机器人自主技术栈+AI系统专业知识：多模态感知（视觉+LiDAR融合）、SLAM、建图和语义场景理解、自主决策和行为智能
强大的高级AI技术知识：强化学习（RL）、自监督学习、基础模型应用于机器人
证明在扩大ML平台和管道方面的经验：数据策略（收集、标注、治理）、训练/验证/评估框架、ML的CI/CD管道和OTA部署
边缘AI系统优化的高级专业知识：硬件感知模型调优（CPU/GPU/NPU）、系统级权衡（延迟 vs 准确率 vs 功耗）
在真空机器人或自主消费产品领域的深厚领域专业知识：智能清洁行为和个性化、在不同现实世界环境中的稳健运行
证明定义AI/ML技术战略和路线图的能力
被认可为机器人AI/ML的领域专家（SME），在跨团队中有影响力
在指导高级工程师和技术领导方面的已证明领导力
在团队中利用和扩展GenAI工具的高级经验：建立Copilot / Anthropic使用最佳实践、推动工程生产力和质量的显著改善
评估和运营化新兴AI技术以转化为产品优势的能力
已证明的领导力：技术方向设定、指导和能力建设、交付复杂系统到生产环境的强 track record
强大的沟通和利益相关者管理技能
工作职责
领导高级机器人和AI驱动系统的设计和架构
推动前沿能力开发：自主导航和行为、感知和场景理解、智能决策系统
支持机器人功能的技术路线图，与产品和架构团队协作
领导算法开发、评估和优化
识别技术风险并定义缓解策略
作为领域专家（SME）并设定技术标准
指导高级和初级工程师
提升团队能力
推动实验、原型制作和创新计划
影响跨团队决策并确保与产品策略对齐
AI/ML职责：定义并领导机器人平台的AI/ML策略，特别是智能真空系统
构建可扩展AI系统：感知栈（多模态：视觉+LiDAR）、自主决策和行为智能、持续学习系统（设备上+云集成）
推动创新：高级感知（语义映射、对象理解）、强化学习/自适应行为系统、预测和个性化清洁智能
领导端到端ML生命周期的大规模运行：数据策略（收集、标注、治理）、训练基础设施和评估框架、部署管道（ML的CI/CD、OTA更新）
建立ML系统可靠性、安全性和可解释性的工程标准和最佳实践
边缘AI部署和监控
评估并引入新兴AI技术：应用于机器人的基础模型、用于上下文理解的视觉语言模型
作为技术权威：审查并批准关键ML/AI设计决策、指导高级工程师进行AI系统设计
通过GenAI赋能推动组织生产力：标准化团队中Copilot/Anthropic等工具的使用、定义安全有效的GenAI使用最佳实践、提高工程速度、代码质量和创新吞吐量
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿机器人AI技术开发，涉及多模态感知、强化学习等热门领域，技能积累价值高
- 在戴森这样的创新公司，有资源和平台将技术快速产品化，提升实战影响力
- 领导职责带来职业成长机会，能锻炼架构设计与团队管理双重能力
- 关注GenAI工具应用，有助于提升个人及团队工程效率，保持技术敏锐度
- 边缘AI优化涉及硬件与软件权衡，在实际产品环境中实现性能、功耗和延迟的平衡颇具难度
- 适合拥有深厚机器人与AI背景、具备8年以上经验的工程师，希望转向技术领导角色，在创新消费电子领域推动AI落地
缺点 / 挑战
- 要求8年以上经验且涉及跨领域知识，技术深度和广度挑战较大，需持续学习
- 作为技术领导，需平衡创新实验与产品交付压力，可能面临高强度工作节奏
角色解读
- 技术专家路线：深耕机器人AI/ML领域，成为公司内部或行业内的技术权威（如首席科学家）
- 管理路线：从团队领导晋升为部门经理或技术总监，负责更广泛的产品线或技术战略
- 创业或咨询：凭借在机器人与AI的前沿经验，可转向创业或提供高级咨询服务
- 领导高级机器人系统的架构设计，聚焦AI驱动的智能清洁设备（如吸尘器）的自主导航和决策能力
- 制定并推动AI/ML技术战略，负责从数据收集到部署的端到端ML生命周期管理
- 作为技术权威指导团队，评估新兴AI技术（如基础模型、视觉语言模型）并转化为产品优势
- 通过标准化GenAI工具（如Copilot）使用，提升团队工程效率和创新速度
- 精通C++和Python，具备大型AI/ML系统的架构设计能力，尤其在机器人领域
- 深厚机器人自主技术栈经验，包括多模态感知（视觉+LiDAR融合）、SLAM和强化学习
- 具备边缘AI优化和硬件感知模型调优的专业知识，以平衡性能与功耗
- 领导力与沟通能力，能指导高级工程师并推动跨团队协作
申请策略
- 在申请材料中体现对戴森创新文化的认同，强调愿意解决实际消费场景中的机器人挑战
- 面试前研究公司公开的机器人技术博客或专利，了解其技术栈偏好（如LiDAR使用情况）
- 突出C++和Python在机器人AI系统中的实际项目经验，尤其是端到端ML生命周期管理案例
- 强调多模态感知、SLAM、强化学习等关键技术的深度应用，附带具体成果（如性能提升指标）
- 展示领导经历，包括指导团队、设定技术路线图或推动跨团队决策的实例
- 提及GenAI工具（如Copilot）使用经验，展示对工程效率提升的贡献
- 复习边缘AI优化技术，如模型量化、剪枝和硬件适配（CPU/GPU/NPU），以应对面试中的深度提问
- 了解戴森在机器人吸尘器领域的最新产品与技术方向，将个人经验与公司需求对齐
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术决策和领导力
- 针对架构设计问题，从需求分析、技术选型、权衡取舍到实施步骤展开，强调可扩展性
- 对于挑战类问题，诚实分析失败经验，并说明如何从中学习并应用于后续改进
- 如何设计一个用于家庭机器人的多模态感知系统，融合视觉和LiDAR数据？
- 描述你领导的一个端到端ML项目，从数据收集到生产部署，遇到的最大挑战及解决方案？
- 如何在机器人系统中平衡边缘AI的延迟、准确率和功耗？请举例说明
- 你会如何推动团队采用GenAI工具（如Copilot），并确保其安全有效？
- 描述你如何识别和应对机器人AI系统中的技术风险
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资标示为'Competitive'，基于深圳Lead工程师市场判断为中上水平，但未提供具体数字和福利细节，补偿性满足一般。
薪资信号市场水准 (35K-55K/月)
成长发展
85较高
职位涉及前沿机器人AI技术（如基础模型、强化学习），并有领导和导师职责，提供显著技能成长和职业发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、AI/ML、SLAM、Reinforcement Learning、Edge AI、LiDAR、Foundation Models
成长机会Mentor senior and junior engineers、Drive experimentation, prototyping, and innovation initiatives
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确办公模式，地点为深圳办公室，可能需现场办公；未提及WLB或弹性工作，生活化动机满足有限。
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
在戴森这样的全球科技公司工作，参与改善消费者生活的创新产品，具有较高行业前景和社会影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号solve the problems others ignore、create machines that are different, better and more useful
创新程度积极采用新技术
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