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蚂蚁集团-具身智能算法工程师-移动规划控制方向
蚂蚁集团-具身智能算法工程师-移动规划控制方向
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
具身智能
Lqr
Mpc
Ros2
Slam
Vla
Wbc
强化学习
路径规划
轨迹规划
AI 估算 · 28k–42k
蚂蚁集团上海算法岗，技术门槛高，薪资竞争力强，通常16薪，估算月薪2.8-4.2万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责蚂蚁集团具身智能机器人移动规划与控制算法的研发，涵盖路径规划、轨迹跟踪、安全避障等核心模块
你将运用MPC、LQR等先进控制算法和C++工程实现，推动算法在真实机器人上落地
适合具备扎实控制理论基础和机器人实践经验的技术人才
最低要求
核心硬性要求：
扎实的数学与控制理论基础：深入理解机器人运动学与动力学，掌握经典控制理论与现代控制理论
熟练掌握数值优化、凸优化算法（如 QP、SQP、Ceres、OSQP 等优化工具库的使用与调优）
精通传统规划算法：熟练掌握图搜索算法（A、Dijkstra）与采样算法（RRT、FMT* 等）
熟练掌握局部规划与轨迹优化算法
精通传统控制算法：熟练掌握至少一种基于模型的先进控制算法，如模型预测控制（MPC）、线性二次型调节器（LQR）或全身控制（WBC），具备较强的多约束求解与参数调优能力
扎实的工程实现能力：精通 C++，具备优秀的代码重构、内存管理及实时性优化能力
熟练掌握 Linux 环境开发及 ROS2 架构，具备独立完成模块设计与接口定义的能力
工作职责
路径与轨迹规划：负责移动基座的全局与局部路径规划算法研发，制定平滑、符合运动学/动力学约束的轨迹生成方案
运动控制与跟踪：负责移动底盘的高精度轨迹跟踪控制算法研发，针对非完整约束、多足运动学或复杂地形，设计鲁棒控制器（如 MPC、LQR、WBC 等）
安全避障与动态响应：建立安全约束边界，设计确定性的动态避障与紧急制动策略，保障机器人在高动态、非结构化人机共存环境下的绝对物理安全
模型与传统算法融合：探索大模型/VLA/RL 策略输出与传统规控的安全隔离层（Safety Shield）与融合架构，将端到端输出转化为符合物理可行性的控制指令
工程落地与真机部署：负责规控算法在嵌入式端的 C++ 高效实现、性能优化与真机调试，完成实车/实机闭环验证
优先资格
加分项：
具有移动机器人底盘（如差速、麦轮、阿克曼、四足/双足移动）实机项目调优经验，处理过执行器响应延迟、电机饱和、非线性摩擦及地面打滑等实际物理问题
具备将强化学习（RL）策略转化或嵌入传统 MPC/WBC 控制框架的落地经验，或对 VLA 模型在移动导航中的安全边界裁剪有深入思考
熟悉高精度定位与建图算法（SLAM）交互接口，理解点云/网格（Occupancy Grid/ESDF/Voxel Map）对规划算法的输入影响
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台大，资源丰富，具身智能是热门方向，发展前景好
- 能够接触真实机器人落地场景，积累工程经验
- 薪酬待遇优厚，团队技术氛围浓厚
- 机器人硬件调试复杂，可能需要频繁出差或现场支持
- 行业尚在早期，方向可能调整，需要适应变化
缺点 / 挑战
- 技术难度高，需要同时掌握传统控制与前沿AI，学习压力大
- 适合有扎实控制理论基础、热爱机器人技术、愿意挑战高难度工程问题的算法工程师
角色解读
- 从算法工程师向技术专家方向发展，深耕具身智能控制领域
- 有机会转向技术管理岗位，带领机器人算法团队
- 可横向拓展至机器人感知、决策等其他AI方向
- 负责移动机器人全局与局部路径规划算法的研发，生成符合动力学约束的平滑轨迹
- 设计并实现基于MPC/LQR等控制器的运动控制和轨迹跟踪算法
- 建立安全避障与动态响应机制，保障机器人在复杂环境中的物理安全
- 探索大模型/VLA与经典控制融合，并完成C++工程落地与真机调试
- 扎实的数学和控制理论基础，熟悉运动学/动力学建模
- 精通路径规划和轨迹优化算法，如A*、RRT*、MPC、WBC等
- 精通C++和ROS2，具备嵌入式实时系统开发经验
- 了解SLAM、点云地图等感知接口，能进行系统集成
申请策略
- 了解蚂蚁集团在具身智能领域的布局，展示对业务的思考
- 准备一段项目讲解，重点说明算法落地中遇到的物理问题及解决方案
- 突出机器人规划控制项目经验，尤其是MPC、WBC等算法应用
- 展示C++和ROS2工程实现能力，包括性能优化和真机调试
- 如果有RL或VLA相关经验，强调与安全控制的结合
- 补充学习全身控制（WBC）和多足机器人运动学
- 加深对凸优化和求解器（如OSQP、Ceres）的理解
- 熟悉至少一种机器人仿真环境（如Gazebo、MuJoCo）
面试指南
- 对于算法原理问题，先讲理论基础，再结合项目实例说明应用和调参经验
- 对于工程问题，强调问题诊断、实验对比和迭代优化思路
- 对于融合问题，突出安全冗余设计和分层控制思想
- 解释MPC的原理和求解过程，如何设置约束？
- 如何处理执行器延迟和地面打滑等实际问题？
- 如何将强化学习策略嵌入传统控制框架并保证安全？
- 描述一次你在ROS2中开发控制节点的经历
- 如何评估规划算法的实时性和稳定性？
职位点评
67
综合评分
前沿技术、成长空间大，但工作强度未知，薪资和福利未明确。
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
适合追求技术深度和行业前沿、愿意投入高强度工作的算法工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资水平虽未在JD中提及，但蚂蚁集团作为行业巨头，薪酬通常具有竞争力，不过福利信息缺失，仅靠估算。
薪资信号未披露（AI估算：28K-42K/月）
成长发展
85较高
该职位处于具身智能前沿领域，技术挑战大，能深度参与核心算法研发，个人成长空间很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈路径规划、轨迹规划、MPC、LQR、WBC、C++、ROS2、SLAM、强化学习、VLA
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在上海，但JD未提及远程或弹性工作，也未明确工作生活平衡信号，可能面临高强度和出差。
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
70中等
具身智能行业处于高速增长期，技术创新积极，但JD未强调社会使命，整体意义感中性偏正面。
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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