智元机器人
具身Agentic AI算法专家
具身Agentic AI算法专家
发布于 3 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
学历未注明
研究与开发 (研发)
Cuda
Pytorch
Vla
Wam
大模型
导航定位
强化学习
灵巧手
语义建图
AI 估算 · 35k–65k
北京AI算法专家岗位，具身智能方向火热，B轮中大型企业，薪资竞争力强，月薪35k-65k合理。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于具身智能和基础大模型的前沿算法研发与落地，涉及自主导航、环境感知、强化学习运动控制、灵巧手抓取、多模态Agentic AI及VLA/WAM大模型训练推理等方向
你将参与核心算法设计、软件开发、真机调试和性能优化，推动具身机器人在复杂场景下的智能水平提升
适合有扎实AI算法和机器人背景、追求技术突破的研究型工程师
最低要求
计算机、软件、自动化、机械、电子、数学、精密仪器等相关专业
工作职责
投入自主导航与定位系统构建，优化复杂场景目标定位、动态目标实时跟踪、复杂环境重定位、视觉语言实时导航等算法，参与算力受限下的性能优化和真机闭环测试，提升机器人在动态和非结构化场景下的导航精度与实时性
投入环境感知与语义建图算法研究，优化3D场景重建、开放词表语义理解、多模态特征对齐与融合、实时稀疏建图技术，参与感知模块计算与内存性能优化，提升机器人对开放环境的认知粒度与建图效率
投入强化学习运动控制算法研究，优化奖励函数设计、Sim2Real迁移、全身运动控制、生成式运控等技术，参与仿真环境搭建与真机部署调试，提升机器人在复杂场景下的运动鲁棒性、灵活性及抗干扰能力
投入灵巧手自适应抓取算法开发，优化多指协同控制、触觉反馈融合、未知物体泛化抓取策略及基于阻抗控制的柔顺操作算法，参与抓取规划仿真与真机标定调优，提升灵巧手在杂乱场景下的抓取成功率与操作精细度
投入多模态AgenticAI算法研究，优化上下文管理、场景语义理解、多步工具调用、SFT场景微调、AgenticRL等技术，参与Agentic工作流编排与端云协同开发，提升长时程任务执行效率、自主纠错能力和系统鲁棒性
投入VLA/WAM端到端大模型训练与推理优化，优化多模态数据合成、世界模型状态预测、端侧大模型架构设计等技术，参与大模型在边缘计算平台的推理部署与算子加速，提升具身大模型的泛化能力与端侧推理实时性
优先资格
a. 编程基础扎实，掌握python/C/C++编程语言，熟悉pytorch/cuda等AI开发框架，有良好的架构设计和编程习惯
b. 具有AI训练、AI推理、CV、深度学习、模型部署等AI算法相关经历
c. 具有机器人多模感知、路径规划、运动控制、建图定位相关算法研究和开发经历
d. 具备较强的新技术和新架构研究能力，可快速跟踪洞察业界最前沿AI领域技术
e. 具备独立工作能力和解决问题的能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能前沿赛道，技术壁垒高，积累的经验具有长期价值
- 智元机器人是知名行业公司，B轮阶段团队快速扩张，个人成长空间大
- 涉及全栈算法（导航、感知、控制、大模型），技能树丰富
- 真机调试和性能优化工作量大，需在算力受限环境下平衡精度与实时性
- 技术方向广泛，需要快速学习多个子领域，对综合能力要求高
- 行业竞争激烈，算法迭代快，需持续跟踪前沿论文和技术
缺点 / 挑战
- 适合有较强算法和工程背景、热爱机器人技术、渴望挑战前沿难题的科研型工程师
角色解读
- 技术方向：从具身智能算法专家晋升为技术Leader或首席科学家
- 行业方向：可向AI机器人、自动驾驶、通用人工智能等领域拓展
- 创业方向：积累经验后进入智能硬件或机器人创业公司担任技术合伙人
- 负责机器人自主导航与定位系统构建，优化复杂场景下的目标定位、跟踪和重定位算法，并参与真机测试
- 研究环境感知与语义建图技术，包括3D重建、多模态融合和实时建图，提升机器人的环境理解能力
- 开发强化学习运动控制和灵巧手抓取算法，包括奖励设计、Sim2Real迁移和触觉反馈融合，提升运动鲁棒性与操作精细度
- 扎实的编程能力，精通Python/C++，熟悉PyTorch/CUDA等AI框架
- 深入理解AI训练、推理、计算机视觉或深度学习，有模型部署经验
- 具备机器人多模感知、路径规划、运动控制、建图定位等算法研究经验
申请策略
- 了解智元机器人的产品和行业动态，面试时展示对具身智能技术路线的思考
- 突出相关项目经验，如机器人导航、感知、运动控制或大模型训练
- 强调编程能力，列出精通语言和框架，以及GitHub或开源贡献
- 展示论文、专利或竞赛奖项，体现研究深度
- 补充Sim2Real迁移和强化学习实践经验，可通过开源项目积累
- 学习边缘计算部署（如TensorRT、ONNX）和大模型压缩技术
面试指南
- 用STAR方法：情境、任务、行动、结果，清晰表述项目细节
- 从问题定义、方案设计、实验验证、优化迭代的逻辑展开技术回答
- 强调工程实践中的权衡（精度、速度、资源），展现系统级思考
- 请详细描述你曾参与的一个机器人导航项目，包括算法选型和遇到的挑战
- 如何解决Sim2Real迁移中的现实差距问题？
- 解释端到端VLA模型的训练流程和推理优化策略
- 设计一个灵巧手抓取未知物体的算法框架
- 在算力受限的嵌入式平台上如何部署一个大模型？
职位点评
72
综合评分
前沿具身智能算法岗，技术成长极高，但工作生活平衡一般。
更适合这类人
适合追求技术成长和发展空间、愿意为之投入时间的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展92
工作生活40
使命价值80
薪资福利
75中等
B轮中大型企业，薪资有竞争力，但未明确福利，稳定性中等。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展
92较高
前沿技术方向，涉及多领域算法和工程实践，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、PyTorch、CUDA、强化学习、运动控制、导航定位、语义建图、多模态AgenticAI、VLA、WAM、大模型
成长机会优化、研究、开发
业务类型profit_center
工作生活
40较低
北京现场办公，未提及弹性工作或WLB，可能面临高强度研发压力。
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
具身智能是高速增长赛道，技术推动社会进步，使命感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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