高德地图
高德-Agent 算法工程师（具身导航）-视觉技术中心
高德-Agent 算法工程师（具身导航）-视觉技术中心
发布于 大约 20 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Agent算法
Llm
Pytorch
任务规划
具身智能
多模态
大模型
导航规划
记忆管理
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿具身智能Agent岗位，技术深度高、发展性强，但WLB可能一般。
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。
薪资怎么样
43K
比算法优化工程师中位数高
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 240 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位是高德地图视觉技术中心的Agent算法工程师，专注于机器人导航场景的具身智能算法研发
你将负责设计和实现生产级的Agent核心算法，包括任务规划、记忆管理、动态恢复等，以打造物理世界的智能体操作系统，改变数亿人的出行方式
最低要求
AI Native 思维：能够合理划分 Agent 与地图、定位、规划及机器人执行系统的职责边界，并将 Agent 能力融入真实机器人任务闭环
无人区作战能力：敢于在缺乏成熟方案的方向独立推进算法实验，具备极客精神与战略定力
开源影响力意识：能把工作沉淀为可被行业采纳的开源框架、数据集或 Benchmark
跨团队协同力：能与产品、地图、基础架构等多方深度协作，推动 Agent 能力在真实机器人场景中落地
学历与专业背景：计算机、机器人、人工智能相关专业硕士及以上学历，3年以上大模型、多模态或具身智能相关研发经验，具备 Agent 算法研发或项目落地经验
项目经历（满足其一）：
主导过基于 LLM/VLM 的 Agent 从 0 到 1 的算法研发与系统建设，并完成端到端业务落地
主导过生产级 Agent Harness 建设，或在任务规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）、长程任务执行、多智能体协作等方向完成具有显著影响力的项目（开源框架、数据集、可复现 Benchmark、顶会 oral/spotlight）
主导过机器人导航 Agent 或具身 Agent 项目，完成 Sim-to-Real 闭环验证或真机落地
专业技能：
Agent 算法与系统能力：能够独立设计和落地生产级 Agent，掌握任务规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）、执行验证与动态重规划（Verification/Replan）等核心机制，具备上下文工程、任务编排、状态持久化、中断恢复及系统稳定性设计能力
数据闭环设计能力：能够设计 Agent 轨迹数据生产、清洗、标注与自动化评测管线，围绕任务成功率、稳定性、恢复能力和执行成本持续优化算法效果
具身系统认知：理解从感知、地图、定位、规划、决策到动作执行的完整闭环，能够识别 Agent 与机器人各模块之间的瓶颈并定位优化路径
工作职责
负责机器人导航场景的生产级 Agent 核心算法与执行框架研发，建设上下文工程、任务编排、执行调度以及执行轨迹记录与回放等关键能力
研究面向巡检、配送、导览等场景的长程任务规划，将复杂目标分解为可执行子任务，并实现地图、定位、规划、视觉导航等 Tool/Skill 的自主选择与调用
设计面向长程任务的 Agent Memory 与状态管理机制，支持任务进度维护、执行历史记录、中断恢复和经验复用
研究复杂开放环境下的执行验证与动态恢复机制，重点解决目标漂移、错误累积、上下文冗余及长程决策不稳定等问题，实现 retry、fallback 和 replan
建设导航 Agent 的数据与评测闭环，围绕任务成功率、稳定性、恢复能力、执行成本和安全性持续优化算法，并推动其在真实机器人场景中落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于人工智能前沿领域，涉及具身智能和Agent技术，技术积累价值高
- 高德地图作为头部企业，提供亿级用户真实场景验证，技术影响力大
- 与顶尖高校合作，开源生态活跃，有利于个人品牌建设
- 技术难度高，涉及开放世界问题，需要极强的独立研究和实验能力
- 竞争激烈，要求持续创新和快速迭代
- 适合对具身智能和Agent算法有浓厚兴趣，具备较强独立研究能力和工程落地经验的算法工程师
缺点 / 挑战
- 项目可能面临从实验室到真实场景的转化挑战，需解决工程化和稳定性问题
角色解读
- 从算法工程师晋升为高级算法专家或技术负责人
- 转向更广泛的具身智能或通用人工智能领域研究
- 成为团队领导，推动技术创新和产品落地
- 设计和研发机器人导航场景的Agent核心算法，包括任务规划、记忆管理和动态恢复
- 构建生产级Agent系统，确保在复杂开放环境中的稳定执行和优化
- 推动算法在真实机器人场景中落地，并建立数据与评测闭环
- 掌握Agent算法与系统设计，如Planning、Memory、Tool Use
- 具备大模型、多模态或具身智能相关研发经验
- 能够设计数据闭环和自动化评测管线
申请策略
- 研究高德地图视觉技术中心的开源项目和论文，了解其技术栈
- 准备展示如何解决复杂开放环境下的Agent执行问题的案例
- 突出主导过的Agent或具身智能项目，尤其是从0到1的落地经验
- 强调在大模型、多模态或导航规划方面的技术深度和成果
- 展示开源贡献、顶会论文或影响力项目
- 深入学习Agent架构设计，如Planning、Memory、Tool Use等机制
- 提升在具身智能、机器人导航领域的算法和系统认知
- 加强数据闭环和评测方法论的实践
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 结合具体技术点，如Planning算法、Memory机制，说明设计思路
- 强调问题解决能力和创新点，展示对复杂系统的理解
- 如何设计一个生产级的Agent系统来处理机器人导航中的长程任务？
- 在Agent记忆和状态管理方面，你有哪些经验和解决方案？
- 如何解决开放环境下的执行验证和动态恢复问题？
- 请描述一个你主导的Agent项目，从算法研发到落地的过程
- 你如何看待Agent技术在具身智能中的应用前景？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
70中等
职位未披露具体薪资和福利，但作为头部企业的高级技术岗位，预计具有市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：35K-50K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及前沿的具身智能和Agent技术，提供深度技术积累和创新机会，发展性动机满足程度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent算法、大模型、具身智能、导航规划、任务规划
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式和WLB，工作强度可能较高，生活化动机满足程度有限。
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
职位致力于改变数亿人的出行方式，行业前景广阔，具有较高社会影响力，目的性动机满足较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号打造物理世界的智能体操作系统、改变数亿人的出行方式
创新程度开拓性创新（行业首创）
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