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【地瓜机器人】具身智能高级算法工程师
【地瓜机器人】具身智能高级算法工程师
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Tensorflow
Vla
Vlm
具身智能
机器人
深度学习
运动规划
感知决策
AI 估算 · 30k–50k
高级算法岗，上市大厂，北京，具身智能前沿方向，薪资竞争力强，参考行业50-70万总包
职位详情
关于这个职位
该职位负责具身智能算法的研发与落地，包括机器人运动规划、感知决策等核心算法，需与硬件团队协作完成部署
要求硕士以上学历，3年以上经验，精通Python/C++及深度学习框架，有VLM/VLA经验或顶会论文者优先
适合在机器人领域有技术积累、追求前沿算法落地的算法工程师
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、机器人学、控制科学与工程等相关专业
具有 3 年以上算法开发工作经验，在具身智能、机器人领域有深入研究和实践
精通 Python、C++ 等编程语言，熟悉常用的机器学习和深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等
具备扎实的数学基础，熟悉线性代数、概率论、最优化方法等
工作职责
负责具身智能相关算法的设计、开发与优化，包括但不限于机器人运动规划、感知与决策融合算法等
参与具身智能系统的架构设计与搭建，确保系统的高效性、稳定性和可扩展性
与硬件团队紧密合作，实现算法在实际机器人硬件平台上的部署与验证
跟踪具身智能领域的最新研究成果，将前沿技术融入到产品研发中
指导初级工程师开展工作，推动团队整体技术能力提升
优先资格
有 VLM（视觉语言模型）/VLA（视觉语言对齐）开发经验者优先
发表过 CVPR/ECCV/ICCV 等计算机视觉领域顶级会议论文者优先
具备良好的团队协作能力和沟通能力，有强烈的责任心和创新精神
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 地平线作为上市AI芯片公司，平台大、资源多，项目落地性强
- 具身智能是AI前沿方向，技术成长空间大，未来需求旺盛
- 团队技术氛围浓厚，有机会与顶级会议论文作者共事，并发表原创成果
- 技术难度高，需同时掌握算法、系统、硬件知识，学习曲线陡峭
- 算法落地到硬件平台可能涉及多次迭代调试，工作节奏可能较快
- 行业内竞争激烈，需持续跟进最新研究，保持技术敏感度
- 适合有扎实算法基础、对机器人技术有热情、追求技术深度并愿意在具身智能方向长期深耕的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：在具身智能领域深耕，成为算法架构师或首席科学家
- 技术管理路线：从指导初级工程师起步，逐步晋升为技术经理或总监
- 横向拓展：可转向自动驾驶、通用机器人等更广泛AI领域
- 研发机器人运动规划与感知决策融合算法，确保机器人在复杂环境中稳定运行
- 设计并搭建具身智能系统架构，与硬件团队协作完成算法在实体机器人上的部署与调试
- 跟踪学术界最新成果（如VLM/VLA），将前沿技术转化为产品功能
- 指导初级工程师，推动团队技术能力提升
- 精通Python和C++，具备扎实的算法工程能力，能高效实现和优化算法
- 熟练使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，有模型训练和部署经验
- 扎实的数学基础（线性代数、概率论、最优化），能独立推导和实现算法
- 了解机器人学基础，如运动学、动力学、控制理论，有实际机器人项目经验优先
申请策略
- 了解地平线机器人的业务方向（如地瓜机器人平台），在面试中展现对产品的理解
- 准备好1-2个技术深度案例，涵盖从问题定义、方案设计到落地验证的完整过程
- 突出机器人相关项目经验，尤其是运动规划、感知决策等核心算法实现
- 展示Python/C++编程能力，可附上GitHub链接或算法效率优化案例
- 如有VLM/VLA或顶会论文经历，务必重点强调
- 体现数学功底，如课程项目或竞赛中涉及的最优化、概率图模型等
- 深入学习ROS2、MoveIt等机器人中间件，了解硬件通信及实时控制
- 熟悉强化学习、模仿学习在机器人中的应用，动手训练一个简单控制策略
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，量化指标（如成功率、延迟、精度）
- 算法对比分析：为什么选A方法而非B，优缺点权衡，体现决策思维
- 从理论到实践：先解释核心原理，再结合工程约束（算力、实时性）说明优化策略
- 请详细描述你参与过的一个机器人运动规划项目，包括算法选择、实现难点及最终效果
- 如何将深度学习模型部署到机器人嵌入式平台上？遇到过哪些资源约束？
- 解释VLM（视觉语言模型）在具身智能中的典型应用场景，并设计一个简单的实验验证
- 给定一个抓取任务，如何设计从感知到控制的完整算法流程？
- 你对地平线地瓜机器人平台了解多少？如何看待其技术路线？
职位点评
67
综合评分
前沿技术、高成长性、基本薪资竞争力，但工作强度可能较大，WLB一般
更适合这类人
最适寻求技术成长、愿意在具身智能前沿深耕的工程师，但对工作生活平衡要求较高者需谨慎
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88
工作生活35
使命价值80
薪资福利
65中等
薪资未明确，但高级算法岗在大厂通常薪酬较高，上市企业福利体系完善；但JD未提及具体福利，无法确定
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
88较高
具身智能前沿方向，技术成长性极高；有指导初级工程师机会，但JD未明确晋升路径
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、运动规划、VLM、VLA、深度学习、Python、C++、TensorFlow、PyTorch
成长机会指导初级工程师
业务类型ambiguous
工作生活
35较低
仅现场办公，北京核心地段，未提及弹性工时或居家，大厂高强度工作文化
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
80较高
具身智能行业高速增长，技术推动社会进步，创新性强，但JD未提及使命或社会影响
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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