智元机器人
【共创】软件测试工程师（运动控制方向）
【共创】软件测试工程师（运动控制方向）
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
CI/CD
Ros/Ros2
Slam
人形机器人
测试自动化
路径规划
运动控制
AI 估算 · 18k–30k
上海机器人测试中级岗位，技术栈较深，市场薪资范围约18-30k/月，14薪合理。
职位详情
关于这个职位
该职位负责人形机器人运动控制系统的端到端测试，包括SLAM定位、路径规划、避障等关键模块，确保感知-决策-执行链路的交付质量
你将基于激光雷达、深度相机、IMU等硬件，设计测试场景与用例，并主导自动化测试工具链建设
适合有机器人或自动驾驶测试经验、热爱前沿技术的工程师
最低要求
本科及以上学历，自动化、机器人、计算机、车辆工程、电子信息等相关专业，3年及以上机器人或自动驾驶系统测试/测试开发经验
熟悉激光雷达、深度相机、IMU、轮/足关节伺服、力传感器等关键器件的工作原理、标定方法及常见失效模式
深刻理解ROS/ROS2、MoveIt、Nav2、Gazebo、Mujoco等机器人软件栈，熟悉SLAM、路径规划、MPC/力控、碰撞检测算法的基本原理与测试方法
熟练掌握C/C++或Python，能独立编写测试脚本、仿真插件、数据分析脚本及自动化框架
具备扎实的系统思维与数据分析能力，能够基于大规模数据评估定位漂移、路径成功率、避障Fail-Case
熟练使用Matlab、Jupyter、Grafana等工具进行离线及在线质量监控
具备极强的责任心与安全红线意识，能在高复杂度机电系统中快速定位、复现并推动缺陷闭环
良好的跨团队沟通与推动力，能够与算法、嵌入式、机械、产品、运维等多角色高效协作
热爱机器人行业，乐于钻研前沿技术，积极参与开源社区或技术分享
工作职责
端到端负责人形机器人全身运动控制相关功能（SLAM定位、路径规划、避障、运动执行）的整体测试，确保感知-决策-执行链路最终交付质量
基于硬件形态（激光雷达、深度相机、IMU、里程计、关节伺服、力传感器等）与软件需求迭代，制定系统级、子系统级、接口级测试计划，识别质量风险并给出可落地的解决方案
针对真实室内/室外场景，设计多维度测试矩阵（地面材质、光照变化、动态障碍物、楼梯/斜坡/狭窄通道、密集人群等），构建高覆盖度的用户场景与测试用例，执行自动化与手动测试，发布测试报告
负责缺陷跟踪与根因定位：复现并分析定位在感知层（点云缺失、定位漂移）、决策层（路径不合理、碰撞风险）、执行层（跟踪误差、关节抖动）中产生的问题，推动算法、嵌入式、机械团队闭环解决，组织复盘并沉淀知识库
与产品、场景运营团队一起参与实地Demo与用户体验活动，从安全、流畅度、拟人化表现等角度提出优化建议，推动体验指标落地
主导测试工具链与自动化框架建设：包括仿真（Gazebo/Isaac Sim/ROS2）、硬件在环（HIL）、日志回放、数据驱动回归、性能/功耗监控、CI/CD门禁等，持续提升团队测试效率与专业深度
建立并维护运动控制质量指标体系（定位误差、路径成功率、避障成功率、关节跟踪误差、响应时延、跌倒率、功耗等），形成可视化Dashboard，支持灰度发布与线上监控
优先资格
有人形机器人项目落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：接触人形机器人运动控制核心领域，包括SLAM、路径规划、多传感器融合等
- 高成长赛道：人形机器人是AI与硬件结合的热点，行业前景广阔
- 完整测试链路：从硬件到软件，从仿真到实机，积累系统级测试经验
- 自主权大：主导工具链建设，有创新空间
- 技术复杂度高：需同时理解硬件、算法、软件，跨领域问题多
- 工作强度可能较大：创业公司节奏快，需要快速解决问题并推动闭环
缺点 / 挑战
- 压力较大：需对最终交付质量负责，尤其在实地Demo中容错率低
- 适合有机器人或自动驾驶测试背景、热爱技术挑战、乐于在跨团队环境中协作的工程师
角色解读
- 纵向可向测试专家或质量架构师发展，主导大型机器人项目的质量体系
- 横向可转向算法测试、系统测试或研发效能工程师，拓展技术广度
- 在机器人行业持续积累，未来可向技术管理或产品经理方向发展
- 负责人形机器人运动控制功能的端到端测试，包括SLAM定位、路径规划、避障等模块的质量保障
- 设计并执行多维度测试场景，覆盖室内外环境，自动化与手动测试结合，发布测试报告
- 主导测试工具链与自动化框架建设，如Gazebo仿真、硬件在环、CI/CD集成等
- 与算法、嵌入式、机械团队协作，追踪缺陷根因，推动问题闭环并沉淀知识库
- 扎实的机器人测试或自动驾驶系统测试经验，熟悉激光雷达、深度相机、IMU等传感器工作原理
- 深入理解ROS/ROS2、MoveIt、Nav2、Gazebo等机器人软件栈及SLAM、路径规划算法
- 熟练掌握C/C++或Python，能独立编写测试脚本、仿真插件及数据分析工具
- 强大的系统思维与数据分析能力，能基于数据评估质量指标并驱动改进
申请策略
- 在简历中强调对质量的追求和安全隐患意识，机器人测试安全至关重要
- 面试前准备一个自己主导的复杂测试案例，展示系统思考和推动解决问题的能力
- 突出机器人或自动驾驶测试项目经历，尤其是运动控制或感知相关测试
- 展示自动化测试框架建设经验，如仿真环境搭建、CI/CD集成
- 强调数据分析能力，例如使用Matlab、Grafana等工具进行质量监控
- 列出熟悉的核心技术栈：ROS2、Gazebo、SLAM、路径规划等
- 如果缺乏人形机器人经验，可自学ROS2、Gazebo仿真，并参与开源项目
- 加强C++/Python脚本能力，掌握测试框架如pytest或Catch2
面试指南
- 针对故障排查类问题，采用「复现现象→隔离变量→分析数据→定位根因→验证修复」的结构
- 对于设计类问题，强调从需求分析、风险识别、测试矩阵、优先级排序到覆盖率评估的完整流程
- 对于协作问题，可采用STAR法则，强调沟通机制、数据驱动和闭环意识
- 请描述一次你如何设计测试用例覆盖复杂场景（如动态障碍物）的经历
- 当机器人出现定位漂移时，你会如何排查和定位根因？
- 你如何评估一个自动化测试框架是否有效？请举例说明
- 在跨团队协作中，如何推动算法团队修复一个难以复现的缺陷？
- 你对人形机器人运动控制测试有哪些独特见解或挑战认知？
职位点评
54
综合评分
前沿机器人测试岗，技术栈新颖，成长空间大，但工作强度和生活平衡需自行权衡。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长和行业前景、愿意接受挑战的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利50
成长发展85
工作生活35
使命价值80
薪资福利
50较低
薪资未披露，但行业机器人方向B轮公司，薪资可能具有竞争力，但缺乏明确保障信号。
薪资信号未披露（AI估算：18K-30K/月）
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及SLAM、路径规划、人形机器人等新兴技术，能极大提升测试专业能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SLAM、路径规划、ROS2、Gazebo、Mujoco、MPC
业务类型ambiguous
工作生活
35较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，工作地点在上海，通勤压力未知。
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
人形机器人行业高速增长，该职位直接参与核心产品落地，具有较强社会价值与创新意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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