【地瓜机器人】具身智能高级算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入算法研究，成为具身智能领域的权威
• 管理路线：从指导初级工程师起步，逐步带团队，晋升技术负责人或架构师
• 跨界发展：积累机器人+AI经验，可转向自动驾驶、工业机器人等热门领域
• 设计和优化机器人运动规划、感知与决策融合算法，提升机器人的智能行为
• 参与具身智能系统架构设计，确保算法在硬件平台高效运行
• 与硬件团队协作完成算法部署与验证，推动产品落地
• 跟踪前沿技术，将VLM/VLA等新成果融入研发，并指导初级工程师
• 精通Python和C++，能高效实现复杂算法
• 熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型训练与部署
• 扎实的数学基础（线性代数、概率论、最优化），理解算法原理
• 具备机器人学或具身智能领域知识，熟悉运动规划、感知融合方法

申请策略

• 在简历和面试中展现出对具身智能的热情，可以提及你关注的近期顶会论文
• 了解地平线的业务方向，结合其机器人或自动驾驶产品，说明你的技能如何贡献
• 突出具身智能或机器人项目经验，详细描述你负责的算法模块和优化效果
• 量化成果，比如运动规划的效率提升、感知准确率改善等，用数字说话
• 强调编程能力和框架使用经验，列出项目中的Python/C++代码量或框架调优案例
• 如果有VLM/VLA或顶会论文经历，务必作为重点突出，这是加分项
• 补强机器人学基础知识，如运动学、动力学、路径规划算法（RRT、A*等）
• 熟悉VLM/VLA相关模型（如CLIP、PaLM-E、RT-2），尝试复现论文或参与开源项目

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术难点和你的贡献
• 技术对比法：比较不同方法的优劣，展示你理解原理并会选择合适方案
• 工程思维：强调算法与硬件的协同优化，体现系统级视角
• 描述你做过的一个机器人运动规划项目，包括算法选型和优化过程
• 如何融合视觉和激光雷达数据提高感知鲁棒性？请举例说明
• 解释VLM的工作原理，并讲一个将其部署到机器人的挑战
• 给定一个路径规划问题，如何设计A*和改进版本？考虑实时性约束
• 你如何看待具身智能的未来趋势？地平线可以如何布局？