美团
移动机器人感知算法工程师
移动机器人感知算法工程师
发布于 3 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
Pytorch
Ros
具身智能
多模态大模型
模型部署优化
端到端规划
计算机视觉
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿技术、高价值落地场景、强发展性，但工作与生活平衡信息不足。
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
4.3万
比机器人开发中位数高
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3760 个在招 · 其中机器人开发 6 个
市场机会
选择适中
北京 · 机器人开发 · 46 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位负责美团配送机器人的感知算法研发与优化工作
核心是开发视觉与激光多传感器感知、端到端规划及基于VLA大模型的抓取等前沿算法，并负责算法的端侧部署、性能优化以及数据闭环建设
你将直接参与将先进AI技术应用于百万级实际配送场景，推动技术落地，提升配送智能化水平
最低要求
计算机科学、人工智能、自动化、电子信息、机器人等相关专业，硕士及以上学历
具备扎实的C/C++和Python编程功底，熟悉Linux开发环境，熟悉ROS/ROS2下机器人系统开发
熟练掌握PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架，具备扎实的深度学习与计算机视觉基础
熟悉目标检测、跟踪、语义分割、3D点云感知等视觉/激光感知任务，有实际项目落地经验
熟悉多模态大模型（VLM/VLA）、具身智能、端到端规划等前沿方向，有相关复现或研究经验者优先
熟悉模型端侧部署优化（TensorRT、ONNX、量化等），有实际部署经验者优先
熟练使用AI编程工具（如CodeX、Claude Code等）进行算法开发与代码生成，具备AI辅助编程的工程化实践能力，提升研发效率
具有良好的沟通能力、团队合作精神和高度的责任心
工作职责
负责移动机器人感知系统的核心AI算法研发，覆盖视觉感知（目标检测、跟踪、语义分割、深度估计、BEV）与激光感知（点云分割、3D目标检测、多传感器融合）和多目标跟踪等方向
负责端到端感知-规划算法研发，探索基于大模型的端到端规划方法（如VLM/VLN驱动的行为决策与轨迹生成），评估前沿算法在实际配送场景的应用可行性并推动落地
负责基于视觉-语言-动作大模型（VLA）的抓取策略研发，实现自然语言指令驱动的开放场景抓取操作，推动泛化抓取能力在配送领域的落地
负责感知模型的端侧部署与优化，包括模型格式转换、量化压缩、推理加速，保障端侧实时性与精度
负责感知数据的自动化标注、数据闭环体系建设，持续积累场景数据并驱动模型迭代
跟进行业AI算法动态（多模态大模型、世界模型、具身智能等），复现和优化前沿算法，保持算法在工业界和学术界的先进性
与定位建图、规划控制、系统等团队协作，实现系统集成与调试，推动算法稳定落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与公司核心的前沿技术研发（具身智能、大模型），技术含金量高
- 算法成果能直接应用于百万级实际配送场景，落地反馈快，成就感强
- 美团平台大，资源丰富，有广阔的业务场景和工程化支撑
- 感知、规划与大模型结合技术栈复杂，技术攻关难度大
- 算法需要适应复杂的真实配送环境，鲁棒性和实时性要求高
- 适合对机器人、自动驾驶或具身智能领域有浓厚兴趣，具备扎实的计算机视觉和深度学习基础，乐于解决复杂工程问题并希望将算法技术真正落地应用的求职者
缺点 / 挑战
- 需要持续跟进并复现最新的学术和工业界成果，学习压力持续存在
角色解读
- 技术专家路线：持续深耕感知与决策算法，成为机器人或AI领域顶尖专家
- 技术管理路线：带领算法团队，负责机器人感知模块的整体技术方向和架构
- 产品技术路线：结合技术深度与业务理解，转型为机器人AI产品负责人
- 开发并优化移动机器人核心的感知算法，使其能准确理解周围环境
- 研究并应用最前沿的AI技术，如多模态大模型和端到端规划，让机器人更智能
- 将算法部署到实际机器人硬件上，并确保其高效稳定运行
- 构建自动化数据系统，持续收集和处理数据以不断改进算法模型
- 精通C++/Python编程和ROS/ROS2机器人开发框架
- 熟练掌握深度学习和计算机视觉，尤其是3D点云处理和目标检测
- 了解多模态大模型、具身智能等前沿技术及其应用
- 有将算法模型部署到边缘设备并优化性能的实际经验
申请策略
- 仔细研究美团在公开平台（如技术博客、GitHub）分享的机器人或自动驾驶相关技术成果
- 准备讲述一个完整的算法项目故事：从问题定义、技术选型、遇到的挑战、解决方案到最终效果和思考
- 突出与机器人感知、3D视觉、点云处理或大模型相关的实际项目经验，尤其是有部署和落地的项目
- 强调使用PyTorch、TensorRT、ROS等工具链的具体实践，以及解决性能问题的案例
- 展示对CVPR、ICCV等顶级会议中机器人相关最新论文的理解和复现能力
- 深入学习具身智能领域的主流算法和开源项目，如RT-2、VoxPoser等
- 加强模型端侧部署和优化的实践经验，熟悉ONNX Runtime、TensorRT等工具
面试指南
- 对于项目类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术决策和量化指标
- 对于方案设计类问题，展示你的系统思维：从需求分析、技术选型、架构设计到验证评估的完整思路
- 对于前沿技术问题，结合论文理解和自己的思考，展现你的学习能力和技术前瞻性
- 请介绍一个你做过的最复杂的视觉感知算法项目，遇到了哪些技术难点，你是如何解决的？
- 如何将一个在云端训练好的大规模视觉模型（如ViT）高效地部署到计算资源受限的机器人上？
- 对于移动机器人在动态复杂环境中的感知问题，你认为当前主流方法的瓶颈在哪里？
- 如果让你负责配送机器人抓取一个从未见过的物体，你会如何设计感知和抓取策略？
- 复习目标检测、跟踪、点云处理等核心算法的经典原理和最新进展（如Transformer在视觉中的应用）
职位点评
薪资福利80
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
作为已上市跨国企业的核心研发岗位，薪资和福利体系预计具有市场竞争力。
薪资信号偏高 (3千–5.5万/月)
成长发展
95较高
该职位涉及具身智能、多模态大模型等最前沿技术方向，且强调技术落地与成长，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈视觉感知、激光感知、点云分割、3D目标检测、多模态大模型、VLA、具身智能、端到端规划、模型部署优化、TensorRT、ROS/ROS2
成长机会参与公司核心技术研发、接触行业最前沿的技术方向、有较大的发挥空间和成长机会
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及办公模式或工作生活平衡相关信息。根据行业特点推测，算法研发岗位可能存在一定工作强度。
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
85较高
岗位致力于通过技术提升配送效率和用户体验，服务于“帮大家吃得更好，生活更好”的社会使命，有正向价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号帮大家吃得更好，生活更好
创新程度积极采用新技术
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