京东
视觉场景图与空间记忆算法工程师
视觉场景图与空间记忆算法工程师
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
PyTorch
强化学习
图神经网络
具身智能
ROS2
智能体
场景图
空间记忆
AI 估算 · 40k–70k
高级算法工程师，北京市场与京东平台，薪资具备竞争力，通常含丰厚年终奖。
职位详情
关于这个职位
该职位属于京东科技研发团队，负责设计和实现具备空间记忆与长程推理能力的智能体系统
工作内容涉及感知-记忆-决策闭环，整合位姿图、场景图等模块，开发自主导航和智能巡检等长程任务
适合在机器人、具身智能或自动驾驶领域有深厚积累的高级算法工程师
最低要求
计算机科学、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历，5年以上经验，其中至少2年从事智能体或机器人系统研发
精通主流Agent架构（如ReAct、POMDP）及任务规划方法，有实际项目落地经验
精通图结构（有向/无向图、时序图）、空间索引（KD-Tree、八叉树）及大规模图存储方案
扎实的空间智能基础，熟悉图结构、3D几何变换、状态估计（卡尔曼/粒子滤波），理解场景图与空间记忆构建原理
熟悉PyTorch/TensorFlow，掌握Transformer、图神经网络、强化学习等，有神经符号推理或认知架构（ACT‑R/SOAR）经验者优先
精通C++/Python，具备高效工程实现与系统集成能力优先
有具身智能、机器人定位/导航或自动驾驶场景理解/地图构建项目经验者优先
有ROS2开发经验者优先
在NeurIPS/CVPR/ICRA/IJRR等顶会/顶刊发表相关论文者加分
工作职责
设计并实现具备空间记忆与长程推理能力的智能体系统架构，整合位姿图、动态场景图、实时感知、空间关系Embedding等底层模块，形成感知‑记忆‑决策‑执行闭环
研发基于空间记忆的长时序任务规划与决策算法，支持复杂指令分解、子任务调度及动态环境下的在线策略调整，支撑构建自主探索、语义导航、智能巡检等长程任务智能体
设计分层记忆管理机制（短期/长期、全局/局部），实现记忆的存储、召回、衰减与更新，支撑因果追溯与跨时间推理
探索神经符号推理或认知架构，融合深度学习与符号逻辑，提升智能体决策的可解释性及泛化能力
与感知、导航团队协作，完成算法在真机平台上的集成部署，优化实时交互场景下的系统性能与鲁棒性
优先资格
神经符号推理或认知架构经验
具身智能或机器人定位/导航经验
自动驾驶场景理解/地图构建经验
ROS2开发经验
顶会/顶刊发表相关论文
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 京东平台资源丰富，数据量大，能接触到真实场景的机器人系统
- 研究方向前沿（具身智能、空间记忆），技能积累价值高
- 团队技术氛围浓厚，有机会与顶尖学者合作
- 薪资待遇优厚，京东福利完善
- 对算法和工程能力要求极高，需要同时掌握深度学习、机器人、图形学等多领域知识
- 行业竞争激烈，需要持续跟踪学术前沿
- 适合在机器人、自动驾驶或具身智能领域有3年以上经验，并希望在高级技术岗位进一步深耕的算法工程师
缺点 / 挑战
- 真机部署调试复杂，需应对实时性、鲁棒性等工程挑战
角色解读
- 技术深耕：成为具身智能/机器人领域专家，主导核心算法研发
- 架构演进：向系统架构师发展，负责整体智能体系统设计
- 横向扩展：向感知、导航等相邻领域拓展，成为全栈机器人专家
- 设计并实现智能体系统架构，整合位姿图、场景图等模块，构建感知-记忆-决策-执行闭环
- 研发基于空间记忆的长时序任务规划与决策算法，支撑自主探索、语义导航等长程任务
- 开发分层记忆管理机制，实现记忆存储、召回与更新，支持因果推理
- 探索神经符号推理或认知架构，提升决策的可解释性与泛化能力
- 精通Agent架构（ReAct、POMDP）及任务规划方法，有落地经验
- 精通图结构、空间索引及大规模图存储方案
- 扎实的空间智能基础，熟悉3D几何变换、状态估计
- 熟悉PyTorch/TensorFlow，掌握Transformer、GNN、强化学习，C++/Python高效编程
申请策略
- 准备一个完整的智能体系统设计案例，展现系统思考能力
- 研究京东在机器人领域的布局，突出自己的技能如何匹配其业务方向
- 突出智能体或机器人系统研发经验，尤其是任务规划、场景理解等具体项目
- 强调图结构、空间索引、状态估计等核心技术能力，用项目成果证明
- 列出顶会论文或开源贡献，体现学术影响力
- 展示C++/Python高效工程实现能力，特别是ROS2相关经验
- 补充神经符号推理或认知架构相关知识（如ACT-R）
- 若缺乏具身智能经验，可学习经典框架如Habitat、MuJoCo
面试指南
- 先明确问题核心，再给出整体架构，最后深入细节
- 用具体项目经历说明方法论，量化效果
- 遇到不确定时，展示分析思路和备选方案
- 请设计一个智能体系统，要求能在未知环境中自主探索并构建场景图
- 如何平衡记忆的存储与更新？短期与长期记忆如何协作？
- 你如何处理复杂指令分解和子任务调度的不确定性？
- 神经符号推理如何提升可解释性？请举例说明
- 在真机部署中，如何保证算法的实时性和鲁棒性？
职位点评
70
综合评分
京东核心研发岗，前沿具身智能方向，高成长高回报，但工作强度大。
更适合这类人
适合重视技能成长和前沿技术的研发人员，愿意接受高强度工作以换取职业发展。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
京东平台提供有竞争力的薪资和福利，但JD未明确具体薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿技术（具身智能、神经符号推理），成长空间大，但未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈智能体、空间记忆、场景图、神经符号推理、具身智能、ROS2
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
北京市仅现场办公，JD未提弹性工作或WLB，可能有高强度研发压力。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
具身智能是高速增长赛道，对机器人行业进步有推动，但社会影响力中性。
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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