博世
Embodied AI Engineer (Humanoid Robotics)_RBCN
Embodied AI Engineer (Humanoid Robotics)_RBCN
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具身智能
具身智能
Llm
Moveit
Ros2
人形机器人
具身智能
工业自动化
机器学习
计算机视觉
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
博世前沿具身智能岗，技术栈顶尖、成长空间大，但需兼顾工业现场落地与调试。
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，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
与具身智能中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1140 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 具身智能 · 62 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责在工业环境中部署和优化商用的人形机器人平台，将通用的机器人能力转化为可靠的生产级工作流
你需要结合机器人学、AI、感知和工业自动化，进行应用开发、算法调优和系统集成，以满足客户特定的工业场景需求
最低要求
机器人学、计算机科学、人工智能、电气工程或相关领域的学士或硕士学位
年以上机器人软件、AI应用或机器人部署经验
具有ROS或ROS2使用经验
具备扎实的Python和/或C++编程技能
理解机器人感知、操作和任务规划
熟悉计算机视觉、机器学习或AI模型部署
具备较强的分析和调试能力
工作职责
应用开发：
为工业PoC和试点项目开发机器人应用
为客户特定工作流配置人形机器人行为
设计并优化物料搬运、检测、物流、装配等工业用例的任务执行流水线
将机器人能力与客户生产系统及外部设备集成
算法适配与优化：
微调感知、操作和任务规划算法以提升应用性能
优化目标检测、位姿估计、抓取规划、导航参数和任务排序
配置AI模型、感知流水线和机器人行为参数以满足客户需求
通过迭代测试和验证提高系统鲁棒性、可重复性和任务成功率
AI与机器人集成：
集成机器人SDK、ROS2包、视觉系统和AI框架
开发人形机器人与AI服务、MES/WMS系统及工业自动化设备之间的接口
支持多模态AI、基于LLM的任务规划和智能机器人工作流的部署
验证与部署：
进行工厂验收测试（FAT）、现场验收测试（SAT）和客户试用
分析现场数据并寻找持续改进的机会
与机器人平台供应商合作解决软件和集成问题
支持现场调试和技术故障排除
优先资格
具有人形、移动或协作机器人部署经验
具有OpenCV、YOLO或其他基于深度学习的视觉系统等感知框架经验
熟悉机器人SDK和运动规划框架（如MoveIt）
具有将AI模型、LLM或视觉语言模型集成到机器人应用中的经验
具有在制造或工业自动化环境中工作的经验
了解工业通信协议，如OPC UA、MQTT、Modbus或EtherCAT
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能与人形机器人这一极具前景的前沿赛道，技术壁垒高，个人成长空间大
- 依托博世在工业自动化领域的深厚积累，能接触到真实的工业PoC和量产落地场景，避免纯理论研发
- 技术栈现代（LLM、多模态AI、ROS2），履历含金量高，行业认可度强
- 需要频繁进行FAT/SAT测试和现场调试，可能涉及较多的工厂出差和现场排故工作
- 适合具备扎实机器人软件基础，对AI与硬件结合有热情，且愿意深入工业现场解决实际工程问题的技术极客
缺点 / 挑战
- 人形机器人在工业场景的落地仍处早期，可能面临硬件不成熟、算法鲁棒性不足等工程挑战
角色解读
- 从机器人应用工程师向具身智能系统架构师发展，主导更复杂的工业级人形机器人解决方案
- 随着人形机器人在工业领域的商业化落地，可成长为该细分领域的技术专家或研发团队负责人
- 负责将商用的人形机器人平台适配到具体的工业场景中，开发并优化机器人应用
- 微调感知、操作和任务规划算法，集成AI模型与机器人SDK，打通MES/WMS等工业系统
- 主导工厂验收测试（FAT）和现场调试，解决部署过程中的软硬件集成问题
- 扎实的C++/Python编程能力，熟练使用ROS/ROS2进行机器人软件开发
- 深入理解计算机视觉、机器学习及AI模型部署，熟悉感知与运动规划算法
- 具备工业自动化系统集成经验，了解工业通信协议及MES/WMS等生产系统对接
申请策略
- 在面试中展现出对工业现场复杂环境的理解，强调自己不仅懂算法，更具备解决系统级鲁棒性和工程落地问题的能力
- 突出ROS/ROS2项目经验，特别是涉及感知、操作或任务规划的实际落地案例
- 强调AI模型（如CV、LLM）在机器人系统中的集成与部署经验，以及性能优化的具体指标
- 展示与工业自动化设备、MES/WMS系统对接的集成经验，体现端到端交付能力
- 深入学习多模态大模型（VLM/LLM）在机器人任务规划中的前沿应用（如SayCan, RT-2等）
- 熟悉主流人形机器人或协作机器人的SDK及运动规划框架（如MoveIt），提升硬件适配能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，清晰阐述背景、任务、行动和结果，重点突出你在算法优化和系统集成中的具体贡献
- 系统工程思维：回答现场问题时，从硬件、传感器、算法、通信协议等多个维度进行分层排查，展现严谨的工程逻辑
- 请分享一个你使用ROS2开发机器人应用并成功部署到实际场景的项目，遇到了哪些挑战？
- 如何将视觉语言模型（VLM）或LLM集成到机器人的任务规划中？请举例说明
- 在工业现场进行FAT/SAT测试时，如果发现机器人抓取成功率不达标，你会如何排查和优化？
- 请描述你如何优化目标检测或位姿估计算法，以满足工业场景的实时性和精度要求
- 复习ROS2核心机制、常用感知算法（YOLO, OpenCV）及运动规划（MoveIt）的底层原理
- 了解博世在工业4.0和智能制造领域的最新布局，思考人形机器人在其现有产品线中的潜在应用场景
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
80较高
公司提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，3年经验要求对应中高级别薪酬，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
处于具身智能和人形机器人这一前沿赛道，技术栈涵盖LLM、多模态AI与ROS2，个人技术成长与行业视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈ROS2、Python、C++、LLM、OpenCV、YOLO、MoveIt、multimodal AI
业务类型profit_center
工作生活
60中等
岗位涉及工厂验收测试（FAT）、现场验收测试（SAT）及现场调试，可能需要一定的出差和现场工作，WLB受项目进度影响较大。
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
85较高
推动人形机器人在工业领域的商业化落地，助力工业4.0和智能制造升级，具有较高的行业使命感和社会价值。
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improve quality of life all across the globe
创新程度开拓性创新（行业首创）
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