智元机器人
部署交付工程师
部署交付工程师
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实施工程师
实施工程师
Pytorch
多模态算法
大模型评测
机器人部署
硬件适配
自动化测试
跨团队协作
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
前沿具身智能赛道、技术成长空间大、交付压力与出差较多
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比实施工程师中位数高
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 1570 个在招 · 其中实施工程师 6 个
市场机会
选择适中
上海 · 实施工程师 · 37 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大模型及多模态算法在机器人硬件平台上的真机评测、落地部署与交付验证
候选人需设计测试方案、编写自动化脚本，并协同算法与硬件团队保障产品高质量交付
同时负责国内外展会Demo的环境搭建、调试优化及客户现场支持
最低要求
学历与专业背景：本科及以上学历，计算机、软件工程、机器人工程、自动化、车辆工程等相关专业，具备扎实的模型、自动化与硬件综合工程基础
相关工作经验：2年及以上大模型评测、算法交付或机器人/车企相关领域工作经验，有自动驾驶、机器人量产项目的算法交付或真机测试经验者优先，熟悉主流大模型原理，可与算法、硬件等多团队高效协同
AI与硬件技术基础：熟悉机器学习、深度学习与多模态/视觉算法基础，了解TensorFlow、PyTorch等主流框架
具备嵌入式/车规级硬件、机器人平台、自动化控制系统的基础认知，了解算法在整机硬件平台上的部署与适配流程
编程与工程能力：熟练掌握至少一门高级语言（Python/Shell优先，C/C++/Java加分），可独立编写自动化测试脚本、适配硬件平台的部署脚本，熟练掌握Linux环境下的开发与测试能力，具备规范的技术文档与交付文档编写能力
职业素养与协作能力：工作积极主动，具备优秀的跨团队沟通能力、问题闭环意识与抗压能力，可在展会、交付等高压场景下高效完成任务，具备较强的主观能动性与团队协作精神
场景适配要求：可选择偏展会方向，需能接受国内外展会支持带来的较频繁出差，英语口语较好者优先
有机器人/车企项目交付、客户对接经验者优先
工作职责
机器人真机算法评测与验证：主导大模型（多模态/视觉）在机器人硬件平台上的真机评测工作，对接算法与硬件团队制定测试方案，完成测试用例设计、指标对齐、自动化脚本执行与评测报告输出，保障算法在真实环境下的交付质量
算法落地交付与平台测试优化：深度参与具身智能模型的落地交付流程，协同产品、算法、硬件、软件等研发团队，完成从实验室模型验证到客户场景部署的适配测试、性能调优与问题闭环，保障产品高质量交付
全链路评测与交付报告输出：负责基座模型、应用模型在机器人真实场景下的全流程评测与交付验证，制定硬件适配场景的评测方案与指标，编写自动化测试脚本完成评测数据收集、分析与更新，输出专业的评测报告与交付验收报告
全球展会Demo交付与客户支持：负责业务部对外Demo全流程交付，包括国内外重大展会、客户演示场景的模型部署、环境搭建与调试优化，确保大模型在机器人硬件平台上稳定运行，可独立完成现场客户讲解（不强制要求语言）、问题答疑与演示支持
交付问题闭环与优化推进：具备强问题分析与跨团队沟通能力，针对硬件适配、算法性能、平台兼容性等交付问题，可独立定位或协调团队解决，输出可落地的优化建议，保障交付结论的专业性与各方认可度
优先资格
评测与交付能力：熟悉大模型基本实现原理，具备面向机器人实际场景的多模态评测方法与评测集建设经验，有硬件适配场景的大模型评测、自动化测试体系搭建经验优先
熟悉机器人真机/自动驾驶实车测试流程者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 切入具身智能与大模型落地核心环节，技术视野前沿且实战性强
- 跨算法、硬件、产品多团队协作，快速积累系统工程与交付经验
- 高频接触国内外展会与客户场景，提升技术表达与商务支持能力
- 软硬件耦合复杂度高，调试排错周期长且对综合能力要求严苛
- 技术迭代极快，需持续跟进大模型与机器人平台最新进展
- 适合喜欢动手实践、具备较强抗压能力与跨部门沟通意愿，且对机器人/AI落地场景充满热情的求职者
缺点 / 挑战
- 展会与交付期工作强度较高，需适应频繁出差与高压环境
角色解读
- 向具身智能算法交付专家或测试架构师方向发展
- 积累行业经验后可转向产品经理或技术项目管理角色
- 深入机器人底层控制与边缘计算领域，成为软硬结合型技术骨干
- 负责大模型及多模态算法在机器人硬件上的真机评测与落地部署
- 编写自动化测试脚本，搭建评测体系并输出交付验收报告
- 支持国内外展会Demo演示，负责现场环境搭建、调试与客户答疑
- 掌握Python/Shell等编程语言及Linux开发环境，能独立编写自动化测试与部署脚本
- 熟悉大模型原理、多模态/视觉算法基础及PyTorch/TensorFlow框架
- 具备硬件适配、系统部署能力及跨团队沟通与问题闭环能力
申请策略
- 关注公司具身智能产品线动态，准备1-2个与机器人部署相关的实战案例
- 面试前梳理跨团队冲突解决与高压交付场景的应对策略
- 突出大模型评测、自动化测试脚本编写及Linux环境实操项目经历
- 强调跨团队协同交付案例，量化问题解决效率与交付质量指标
- 展示硬件适配、部署调优或实车/真机测试的具体成果
- 补充大模型推理部署框架（如vLLM、TensorRT）及边缘计算知识
- 强化自动化测试工具链（如pytest、Jenkins）与CI/CD流水线搭建能力
- 提升技术文档撰写与可视化表达能力，便于交付汇报
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出问题分析路径、技术方案选型与最终交付结果
- 强调数据驱动思维，说明如何通过自动化脚本与指标对齐保障评测客观性
- 展现跨团队沟通技巧，说明如何在资源受限情况下推动问题闭环
- 请分享一次你主导的大模型或算法在硬件平台上部署调优的经历，遇到了哪些挑战？如何解决的？
- 如何设计一套面向机器人真实场景的多模态评测体系？关键指标有哪些？
- 在展会高压环境下，如果Demo出现突发故障，你的排查与应急流程是什么？
- 如何平衡算法团队的模型迭代速度与交付团队的稳定性要求？
- 复习大模型基础架构（Transformer、多模态融合）及常见部署瓶颈
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活45
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资未明确披露，但具身智能赛道处于资本与技术双热期，市场薪酬竞争力中等偏上，福利细节待进一步确认。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位深度绑定大模型与具身智能前沿技术，提供丰富的跨域实战机会与技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态算法、PyTorch、TensorFlow、自动化测试、机器人部署
业务类型profit_center
工作生活
45较低
岗位涉及高频出差与展会高压交付，WLB相对受限，适合能接受阶段性高强度工作的求职者。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
聚焦具身智能商业化落地，技术具有显著的行业前瞻性与社会应用潜力。
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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