智元机器人
优才-规划控制算法工程师-Genie业务部
优才-规划控制算法工程师-Genie业务部
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Ros2
全身控制
力控
轨迹优化
运动规划
Chomp
Curobo
Mjlab
Ompl
AI 估算 · 25k–40k
B轮机器人公司，算法岗位要求硕士+2年经验，市场薪酬水平较高，预估月薪25-40K，14薪。
职位详情
关于这个职位
作为智元机器人Genie业务部的规划控制算法工程师，你将专注于人行机器人的运动规划与控制算法开发，结合数据驱动与仿真验证，提升具身智能的端到端效果
该职位要求扎实的机器人学基础与运动规划经验，适合热爱机器人技术、渴望在通用具身智能领域深耕的算法工程师
最低要求
学历要求：计算机科学、机器人、自动化、控制工程、机械工程或相关领域的硕士及以上学历
理论基础：熟悉机器人学、刚体运动学，掌握常用的运动学与逆运动学方法
至少熟练掌握如下一个领域：
) 具备深厚的运动规划理论基础，掌握常用的路径规划算法（如RRT、PRM、A*）及其改进
) 熟练掌握轨迹优化与模型预测控制方法，熟悉基础凸优化与非线性优化问题的构建与求解
) 熟悉机械臂系统的控制策略，掌握阻抗/导纳等力控算法，熟悉运动学与动力学辨识流程
专业技能：
) 熟练掌握 Python、C++等编程语言，有机器人操作系统ROS2的开发经验
) 熟悉常用的运动学/动力学库如Pinocchio等
) 熟悉掌握路径规划与轨迹优化开源框架例如OMPL、TrajOpt、Chomp、Curobo、Pyroki等
) 熟悉掌握全身控制与实时优化的开源框架
) 有机械臂力控与标定等实机项目经验
) 熟悉常用机器人仿真软件的使用如MuJoCo、Isaac Lab、mjlab等
具备2年以上机器人领域算法开发的工作经验，特别是在机械臂协作领域有路径规划、轨迹优化、全身控制的实时控制系统工程落地经验者优先
较强的分析和解决问题的能力，具备良好的团队合作精神与沟通能力，能够将前沿算法应用于产品中，并具备解决实际工程问题的能力
工作职责
人行机器人的运动规划算法开发：结合多自由度特性与协作任务的特点，设计路径规划、轨迹优化、实时反应式控制与力控等相关算法
与遥操，具身团队协作，结合数据驱动pipline，使得具身算法获得更好的端到端效果，包括拟人性，实时性，安全性等多个方面
系统仿真验证：通过仿真验证算法的鲁棒性与有效性，并进行持续改进
系统集成与调试：与硬件工程团队、传感器团队协作，集成和优化算法的实时性、准确性和鲁棒性，提升系统整体性能
优先资格
有参与过RoboCon或RoboMaster机器人比赛经验
有在国际机器人会议（ICRA、RSS、IROS等）或期刊(T-RO、IJRR、T-FR、T-MECH等)上发表过相关论文
有深度独立负责机械臂产品或项目相关的经验
有参与VLM/VLA等深度学习相关的机械臂控制项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司为B轮企业，发展迅速，有机会深度参与产品落地，技术影响力大
- 团队技术氛围浓厚，与高校和企业合作紧密，有学术交流机会
- 算法工程化难度高，需要处理复杂的机器人实际控制问题，调试周期长
- 工作强度可能较大，涉及多团队协作和频繁系统集成测试
缺点 / 挑战
- 处于具身智能行业前沿，技术挑战高，能快速积累运动规划与控制的核心经验
- 对理论基础和编程能力要求较高，需要持续学习前沿技术
- 适合对机器人运动规划与控制有浓厚兴趣，喜欢挑战复杂工程问题，且具备强自驱力和学习能力的算法工程师
角色解读
- 可向具身智能算法专家或首席科学家方向发展，聚焦前沿运动控制技术
- 有机会晋升为技术团队负责人或项目经理，带领小组推进算法工程化落地
- 可横向拓展至VLM/VLA等深度学习与机器人结合领域，成为跨领域技术人才
- 开发人行机器人的运动规划与控制算法，包括路径规划、轨迹优化和力控
- 与遥操作和具身算法团队协作，利用数据驱动提升端到端效果的拟人性、实时性和安全性
- 使用仿真工具验证算法鲁棒性，并与硬件团队集成优化系统性能
- 扎实的机器人学理论基础，熟悉运动学、动力学及常用运动规划算法（如RRT、PRM、A*）
- 熟练使用Python和C++，掌握ROS2开发，熟悉OMPL、TrajOpt等开源框架
- 了解机械臂控制策略，有实际力控或标定项目经验者优先
申请策略
- 了解智元机器人的产品和技术路线，在面试中结合其具身智能平台Genie Studio展示理解
- 准备一个完整的运动规划或控制项目案例，详细说明算法设计、仿真验证和实机调试过程
- 突出机械臂或人形机器人运动规划与控制项目经验，尤其是工程落地案例
- 展示熟练掌握的算法框架（如OMPL、TrajOpt）和仿真工具（MuJoCo、Isaac Lab）
- 如有学术论文或比赛奖项（RoboCon等），务必单独列出
- 提前熟悉ROS2和常用运动学库（如Pinocchio）的使用
- 复习凸优化和非线性优化知识，了解MPC和力控算法
- 学习VLM/VLA等深度学习与机器人结合的前沿知识，增加竞争力
面试指南
- 对于算法类问题，先明确问题定义，然后分步骤阐述核心原理，最后结合项目经验说明实际应用和优化
- 对于工程问题，采用“现象分析-可能原因-验证方法-解决方案”的结构，体现系统性思维
- 请解释RRT和A*算法的原理及适用场景，如何改进RRT的效率？
- 描述一次你使用MPC进行轨迹优化的经历，遇到了哪些困难？
- 机械臂的阻抗控制和导纳控制有什么区别？在什么情况下选择哪一种？
- 你有过ROS2开发经验吗？请谈谈对ROS2节点通讯机制的理解
- 如果机械臂在执行任务时出现抖动，你会如何排查和解决？
- 复习机器人学核心课程，包括运动学、动力学和常用控制算法
职位点评
69
综合评分
B轮机器人公司，前沿技术栈，高速增长赛道，WLB未明确。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿挑战，对薪资和工作生活平衡要求中等的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资水平处于市场正常偏高区间，但B轮公司稳定性一般，福利未在JD中明确提及。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
该职位技术前沿，涉及具身智能、运动控制等新兴方向，有明确的成长空间和学术交流机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RRT、PRM、A*、OMPL、TrajOpt、Chomp、Curobo、Pinocchio、MuJoCo、Isaac Lab、ROS2、MPC、力控
业务类型profit_center
工作生活
50较低
未说明远程或弹性工作，也未提及加班情况；位于上海，通勤状况一般。
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
75中等
行业处于高速增长期，社会影响中性，产品用于工业、商业场景，有一定价值意义。
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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