智元机器人
软件系统工程师- Genie业务部
软件系统工程师- Genie业务部
发布于 2 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
Hmi
具身智能
数据闭环
机器人
系统架构设计
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿具身智能赛道核心系统架构岗，技术成长空间极大，使命感强，但WLB未明确且挑战较高。
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
3.5万
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 1490 个在招 · 其中机器人开发 71 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器人开发 · 93 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责智元机器人Genie业务部的软件系统架构设计与开发，涵盖应用层系统、数据闭环、故障管理及测试验证等核心模块
你需要协同多团队打通端边云链路，推动具身智能机器人软件系统从需求到交付的完整闭环
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、电子信息、机器人等相关专业
具备复杂软件系统或机器人系统架构设计经验，有自动驾驶、机器人或智能硬件系统经验者优先
熟悉应用层系统设计方法，包括 HMI、状态管理、任务管理、故障管理及系统闭环设计，具备良好的系统抽象能力
具备扎实的工程基础，熟悉 C++ / Python 开发，熟悉 Linux 环境开发、常用中间件通信机制
熟悉自动驾驶或机器人常用算法（如感知、定位、规划、控制等）的基本原理及应用边界，具备一定系统级理解能力
具备数据系统思维，理解日志、故障、运行、测试等数据的组织方式及回流闭环，有数据治理或远程诊断经验者优先
具备良好的工程意识与跨团队协作能力，能够基于产品及交付需求推进系统方案落地与持续优化
工作职责
负责用户侧、运维侧、生产测试侧等应用软件系统的需求分析与架构设计，推动功能从需求到交付的完整闭环落地
负责机器人应用层系统设计，包括交互系统（HMI）、任务系统、状态管理体系及生命周期管理，统一任务状态、设备状态、模块状态及异常状态
负责机器人故障管理与数据闭环系统设计，定义故障分级、触发策略、处理流程、日志记录及数据回流机制，支撑问题定位、远程诊断和持续优化
负责数据回流与数据治理体系设计，统一运行数据、操作数据、故障数据、测试数据等的数据模型、字段规范、时间戳规范及采集/上传/存储/回流链路
负责 EOL 测试及质量保障系统设计，推动整机测试、模块测试、自动化测试流程及测试接口标准化，支撑出厂质量与版本验证
负责应用软件与底层控制、传感器、云平台、运维平台等系统的接口定义与集成，打通端-边-云协同链路
协同产品、算法、测试、底软及硬件团队推进系统验证、问题闭环与版本迭代，提升系统稳定性、可维护性及交付效率
优先资格
有自动驾驶、机器人或智能硬件系统经验者优先
有数据治理或远程诊断经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能与人形机器人这一前沿爆发赛道，技术壁垒高，行业前景广阔
- 核心业务部门，能深度参与从底层控制到云端协同的全链路系统设计，技术积累深厚
- 公司产品已矩阵化落地并应用于实际场景，具备较好的成长空间与业务确定性
- 适合具备扎实C++/Linux基础、有机器人或自动驾驶系统架构经验，且对具身智能充满热情的中高级软件工程师
缺点 / 挑战
- 软硬件协同与跨团队沟通成本较高，需要极强的系统抽象与问题排查能力
- 具身智能行业处于快速迭代期，技术更新快，工作节奏和交付压力可能较大
角色解读
- 纵向可发展为资深系统架构师或技术专家，主导更复杂的具身智能机器人系统架构
- 横向可向机器人产品经理、技术总监或软硬件协同负责人方向转型，统筹端到端产品交付
- 负责机器人应用层软件系统的架构设计与需求分析，涵盖交互、任务、状态及生命周期管理
- 设计并实现故障管理、数据回流与治理体系，打通端-边-云协同链路，保障系统稳定与数据闭环
- 协同算法、硬件、测试等多团队推进系统验证与版本迭代，确保产品高质量交付
- 扎实的C++/Python编程能力，熟悉Linux环境及常用中间件通信机制
- 具备复杂软件系统或机器人系统架构设计经验，熟悉HMI、状态管理、故障管理等应用层设计方法
- 了解自动驾驶或机器人常用算法（感知、定位、规划、控制）原理，具备数据系统思维与跨团队协作能力
申请策略
- 提前了解智元机器人的精灵G1/G2产品矩阵及Genie Studio平台，面试时结合具体产品谈架构思考
- 突出复杂软件系统或机器人/自动驾驶系统的架构设计经验，展示端到端闭环落地能力
- 强调在状态管理、故障处理、数据回流或HMI设计方面的具体项目成果
- 体现跨团队协作能力，特别是与算法、硬件、测试团队配合推进系统验证的经历
- 深入复习机器人/自动驾驶常用算法（感知、规划、控制）的基本原理及系统级应用边界
- 补充数据治理、日志分析及远程诊断相关的工程实践经验，熟悉端边云协同架构
面试指南
- STAR法则：针对架构设计问题，按情境、任务、行动、结果展开，重点突出系统抽象能力和闭环思维
- 分层设计思路：回答系统问题时，从数据层、逻辑层、接口层到表现层逐层剖析，展现全局观
- 请分享一个你主导过的复杂软件系统或机器人系统的架构设计案例，遇到了哪些挑战？
- 在机器人应用层系统中，你是如何设计状态管理体系和故障处理流程的？
- 如何设计数据回流与治理体系，以支撑远程诊断和算法的持续优化？
- 在端-边-云协同链路中，如何处理网络延迟或断网情况下的系统状态一致性？
- 梳理过往项目中的系统架构图、数据流向图，准备在面试中白板画图或详细讲解
- 了解具身智能机器人的常见软硬件接口（如ROS/ROS2、DDS等中间件），复习相关通信机制
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
具身智能赛道核心研发岗，薪资具备市场竞争力，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
处于前沿具身智能赛道，能深度参与全链路系统架构设计，技术成长与行业视野空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、Linux、HMI、数据闭环、端边云协同、中间件
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，但硬科技研发及系统交付通常伴随较高的工作强度。
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
致力于打造通用具身智能机器人，引领智能作业新革命，具有极强的科技使命感与行业变革意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号引领智能作业新革命
创新程度开拓性创新（行业首创）
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