智元机器人
操作算法工程师-HK
操作算法工程师-HK
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Ros/Ros2
Tamp
力控制
强化学习
柔顺控制
模仿学习
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
香港前沿机器人操作算法岗，技术含量高、成长空间大，但工作强度和生活成本是主要考量。
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
59K
比机器人开发中位数高
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 1470 个在招 · 其中机器人开发 46 个
职位详情
关于这个职位
作为机器人的操作算法工程师，你将负责机器人抓取、灵巧手操作、双臂协同、力控等核心操作模块的算法设计、实现与真机调试
你的工作将直接提升机器人在复杂接触任务（如装配、开门）中的稳定性与安全性，并构建可复用的操作技能库供AI模型调用
最低要求
硕士及以上学历，机器人、自动化、计算机、机械电子等相关专业
熟悉机器人运动学与动力学、轨迹规划、阻抗/导纳控制等操作相关基础理论
熟悉以下一个或多个方向：
灵巧手/多指手操作与抓取规划
接触力控制、柔顺控制、力位混合控制
任务与运动联合规划（TAMP）、行为树/状态机等任务执行框架
模仿学习或强化学习在操作任务上的应用
熟练使用C++/Python，有ROS/ROS2及MuJoCo、Isaac Lab等仿真环境使用经验
有真机操作任务调试经验，理解仿真与真机之间的差异及其处理方法
工作职责
与各地算法团队联合，共同定义机器人操作能力的技术方案
负责其中抓取位姿生成、灵巧手操作、双臂协同、接触密集型任务等模块的方案设计与实现
负责任务级规划与执行框架的设计与实现，将上层语义指令分解为可执行的动作序列，并处理执行失败后的重规划
负责接触力控制与柔顺控制算法的研发与调优，提升机器人在装配、开门、插拔、擦拭等接触任务中的稳定性与安全性
负责操作技能库的构建与维护，将验证过的操作能力封装为参数化、可组合的技能接口，供VLA模型与上层Agent调用
在真机上完成操作任务的验证与迭代
与VLA、感知、运控团队协作明确模块输入输出边界，完成端到端任务链路的联调与优化
优先资格
有操作功能完整交付或量产落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接参与人形机器人核心操作能力的研发，处于具身智能与AI落地的风口
- 实战性强：从算法设计到真机调试的全流程参与，技术闭环完整，能快速积累硬核工程经验
- 行业前景：智能机器人是明确的高增长赛道，技术积累的可迁移性强
- 技术难度高：涉及力控、灵巧操作、Sim2Real等机器人领域公认的技术难点，对理论与实践结合能力要求极高
- 跨团队协作：需要与VLA、感知、运控等多个团队紧密合作，对沟通和系统思维有要求
- 适合具备扎实机器人学背景、热衷于解决复杂操作问题、且动手能力与工程实践能力强的硕士及以上学历求职者
- 你不仅需要算法理论知识，更需要享受在实验室与真机打交道的过程
缺点 / 挑战
- 工作强度：B轮阶段的机器人公司，研发节奏可能较快，需要应对项目压力和频繁的真机调试迭代
角色解读
- 技术专家路线：深耕机器人操作算法领域，成为灵巧操作、人机交互或具身智能方向的技术权威
- 技术负责人路线：带领小团队负责某个操作模块或子系统的整体技术方案与交付
- 架构师路线：参与或主导机器人智能体（Agent）的整体软件架构设计，整合操作、感知、决策等模块
- 行业应用路线：将技术能力应用于智能制造、物流、服务机器人等具体场景，推动商业落地
- 设计与实现机器人抓取、灵巧手操作、双臂协同等核心操作模块的算法方案
- 开发将高层语义指令分解为底层动作的任务规划与执行框架，并处理执行中的异常
- 研发接触力控制与柔顺控制算法，确保机器人在装配、擦拭等接触任务中的安全与稳定
- 在真机上调试、验证并优化算法，与感知、运控等团队协作完成端到端任务联调
- 扎实的机器人学理论基础，包括运动学、动力学、轨迹规划与控制
- 熟练掌握C++/Python编程，并具备ROS/ROS2及主流机器人仿真环境（如MuJoCo）的使用经验
- 精通操作领域的特定算法，如灵巧手规划、力位混合控制、TAMP或模仿学习/强化学习
- 具备真机调试经验，能够分析并处理仿真与现实之间的差异（Sim2Real）
申请策略
- 深入研究智元机器人的产品（如远征A2）、技术路线和最新动态，在面试中展现你的了解和热情
- 准备一个关于你过往操作算法项目的深度案例，能清晰讲述问题定义、技术选型、实现难点与解决方案
- 突出与机器人操作直接相关的项目经验，如抓取规划、力控算法、TAMP应用或仿真实验
- 详细描述使用C++/Python、ROS及MuJoCo/Isaac Lab等工具的具体经历和成果
- 强调从仿真到真机调试的完整项目经历，以及处理Sim2Real差异的具体案例
- 如有相关论文、竞赛获奖或开源项目，务必在简历中显著展示
- 系统复习并深化机器人动力学、控制理论知识，特别是与操作相关的阻抗/导纳控制
- 通过官方教程和项目实践，进一步熟练掌握MuJoCo或Isaac Lab等仿真工具，尝试复现经典操作算法
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地描述项目经历，重点突出你的技术决策和贡献
- 对于算法问题，先阐述基本原理，再结合一个具体场景说明其应用和优势，最后可以讨论其局限性和改进思路
- 对于系统设计或开放性问题，可以先澄清问题，提出几种可能的方案并对比优缺点，最后给出你的推荐方案和理由
- 请介绍一个你做过的最复杂的机器人操作算法项目，遇到了哪些挑战，你是如何解决的？
- 在机器人操作任务中，如何设计一个有效的任务规划与执行框架来处理执行失败？
- 请解释一下力位混合控制或阻抗控制的原理，并说明在某个具体任务中如何应用
- 你如何看待机器人操作算法从仿真（MuJoCo）迁移到真机（Real World）时遇到的主要问题？
- 你了解我们公司在具身智能或VLA方面的工作吗？你认为操作技能库在其中扮演什么角色？
职位点评
薪资福利65
成长发展80
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资信号为‘面议’，结合香港市场与岗位技术难度，预计具有市场竞争力，但具体水平需沟通确认。福利信息未在JD中披露。
薪资信号面议 (45K-72K/月)
成长发展
80较高
岗位聚焦于机器人操作领域的前沿技术（如灵巧手、VLA），技术成长空间大。公司处于B轮快速发展期，能提供从算法到落地的完整实践机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈灵巧手操作、力控制、柔顺控制、TAMP、模仿学习、强化学习、ROS/ROS2、MuJoCo、Isaac Lab
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在中国香港，生活成本较高。JD未提及任何远程办公、弹性工作或WLB相关信号，作为B轮硬件+AI公司，预计工作节奏较快，需要现场调试真机。
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
75中等
身处智能机器人这一公认的高速增长赛道，参与构建机器人的核心操作能力，有较强的技术驱动和行业创新价值感。社会影响力层面，更偏向于技术突破而非直接的民生改善。
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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