浪潮
具身智能算法工程师
具身智能算法工程师
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
全国 全国
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Ros/Ros2
Sim2Real
Vla
具身智能
强化学习
机器人操作
模仿学习
运动控制
AI 估算 · 25k–45k
具身智能是前沿方向，人才稀缺，浪潮作为大厂薪资有竞争力，但面议，预估中高水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责具身智能机器人的核心算法研发，包括操作策略、运动控制和自主导航，使用VLA、强化学习、模仿学习等技术，搭建仿真环境并实现算法部署与优化
适合对机器人技术有热情、具备扎实算法基础和工程能力的研发人才
最低要求
硕士及以上学历，博士优先，计算机、人工智能、自动化、机器人学、控制科学等相关专业，具备扎实的机器人算法理论基础
熟练掌握Python、C++编程语言及PyTorch深度学习框架，熟悉ROS/ROS2系统，精通机器人运动学、动力学建模及PID、WBC、MPC等主流控制算法
在机器人操作策略、强化学习运动控制、视觉SLAM与端到端导航任一方向具备深入研究与项目实战经验
具备Sim2Real迁移落地能力，能够独立解决真机时延、硬件噪声、接触控制等真实场景工程问题，实操攻坚能力突出
具备良好的逻辑思维与团队协作能力
工作职责
负责具身智能核心算法研发与迭代优化，聚焦机器人操作、运动控制、自主导航等核心方向，提升机器人在非结构化环境下的感知、决策与物理交互能力
深耕具身智能策略研发，基于VLA、强化学习、模仿学习等技术搭建环境交互模型，实现复杂长程任务的智能动作规划与场景泛化能力升级
搭建Isaac Gym、MuJoCo等高保真仿真训练环境，完成分布式强化学习训练，主导算法轻量化适配与嵌入式平台部署联调，打通算法研发、训练、部署、评测全流程闭环
跟踪世界模型、多模态大模型等前沿技术，开展技术预研与落地转化，搭建场景数据采集、清洗与评测体系，解决机器人感知、控制类工程难题
持续复盘算法落地效果，迭代优化算法模型与训练方案，沉淀标准化技术方案，支撑机器人智能能力持续升级与规模化应用
优先资格
有ICRA、NeurIPS等顶会论文发表或RoboMaster、RoboCup等机器人竞赛优异成绩者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于人工智能与机器人结合的前沿赛道，技术前景广阔，能接触VLA、Sim2Real等领先技术
- 浪潮作为大厂，平台资源丰富，有机会参与从研发到部署的全流程，积累扎实工程经验
- 算法工程师角色专注技术，适合喜欢钻研和解决复杂问题的人才
- 岗位要求高，需同时掌握算法理论与工程落地能力，学习曲线陡峭
- 机器人领域实验周期长，Sim2Real迁移过程充满不确定性，需要较强抗压和动手能力
- 面议薪资可能因候选人实际水平浮动，需充分展示自身价值
- 适合对机器人技术有浓厚兴趣、具备扎实算法和编程基础、喜欢解决真实世界工程问题、追求技术深度和前沿性的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法工程师逐步成长为技术专家，深入机器人操作、运动控制等细分领域
- 可向具身智能团队的技术Leader发展，带领团队攻克复杂算法与工程难题
- 未来可拓展至世界模型、多模态大模型等更前沿方向，成为AI+机器人领域的领军人才
- 负责机器人操作、运动控制、自主导航等核心算法的研发与优化，提升机器人在复杂环境中的感知和交互能力
- 基于VLA、强化学习、模仿学习等技术，搭建环境交互模型，实现长程任务的智能规划与泛化
- 使用Isaac Gym、MuJoCo等仿真工具进行分布式训练，并将算法轻量化部署到嵌入式平台，完成从研发到落地的闭环
- 跟踪世界模型、多模态大模型等前沿技术，进行预研与转化，解决实际工程难题
- 扎实的机器人学理论基础，包括运动学、动力学建模及PID、WBC、MPC等控制算法
- 熟练掌握Python、C++及PyTorch，熟悉ROS/ROS2系统，具备强化学习和模仿学习实战经验
- 具备Sim2Real迁移能力，能处理真机部署中的时延、噪声等工程问题
- 优秀的逻辑思维与团队协作能力，有论文或竞赛经历更佳
申请策略
- 在简历中针对岗位职责逐条匹配，用具体数字和成果说明过往项目效果
- 了解浪潮在机器人领域的业务布局，在面试中展现对该方向的热情和行业洞察
- 突出机器人操作、运动控制或导航方向的项目经验，包括使用的算法、仿真环境和实际效果
- 强调Sim2Real迁移的案例，如从仿真到真机部署遇到的工程问题及解决方案
- 列出与岗位相关的论文、竞赛经历或开源项目，体现技术深度
- 详细描述编程技能（Python、C++、PyTorch）和ROS/ROS2的使用经验
- 若缺乏强化学习或模仿学习实战经验，可通过公开课程或项目快速补齐，例如学习DRL基础并复现经典论文
- 提前熟悉Isaac Gym、MuJoCo等仿真工具，尝试搭建简单的机器人训练环境
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化介绍项目，突出难题和你的贡献
- 对技术问题，从原理出发，再结合实际案例，展示思考深度和工程经验
- 对前沿问题，展现你对领域趋势的了解，并联系自身经验提出有见地的观点
- 请详细讲解你过去在机器人操作或运动控制中使用强化学习的方法和效果
- 如何处理Sim2Real中的现实差距（reality gap）？举例说明
- 描述一下你在Isaac Gym或MuJoCo中搭建训练环境的经验
- 你认为具身智能领域未来3-5年的技术突破口在哪里？
- 如何优化一个已部署的机器人控制算法以提高其鲁棒性？
职位点评
68
综合评分
前沿技术岗，大厂平台，高成长性，但薪资未定且WLB不明确。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长、希望站在AI风口、不介意工作强度和不明确工作地点的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
65中等
薪资面议但大厂+前沿方向，薪酬有竞争力但不确定性较高。福利未提及，综合中等偏上。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
技术极前沿，涉及VLA、Sim2Real等，成长空间巨大，且大厂有完善培训，得分高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLA、强化学习、模仿学习、Isaac Gym、MuJoCo、Sim2Real、ROS/ROS2、PyTorch
成长机会博士优先、跟踪前沿技术
业务类型profit_center
工作生活
40较低
未提及灵活办公或远程，可能为现场办公，工作强度因项目节奏可能较高。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
具身智能是推动生产力进步的重要方向，但公司本身非纯机器人企业，社会使命信号不足。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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