智元机器人
智能制造工程师
智能制造工程师
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动化控制
自动化控制
Ai编程工具
Plc
Sql
工业自动化
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿技术融合、跨学科成长快、现场导向型智能制造核心岗
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
比自动化控制中位数高
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 1540 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 自动化控制 · 51 个在招
职位详情
关于这个职位
负责智能制造与工业自动化系统的全栈开发，涵盖后端服务、前端可视化及数据库设计
结合机械电气知识与AI编程工具，实现设备数据采集与PLC/机器人集成，推动软件技术在真实生产场景中的高效落地
最低要求
具备一定的自动化设备或自动化工装方案设计能力
能够根据生产工艺和现场需求，提出自动化解决方案
了解常见自动化机构，例如：直线模组、丝杆/同步带机构、气缸机构、夹爪/吸盘、输送线、机械手、AGV/AMR、OHT/物流设备、自动上下料机构
熟悉 SolidWorks、Creo、Inventor 等至少一种3D建模软件
熟悉 AutoCAD 等2D绘图工具
具备基本机械设计知识，了解材料、加工工艺、公差配合、机械传动等
具备基本的电气、电路及自动化控制知识
能够看懂基础电气原理图、接线图
熟悉 Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot 等AI Coding工具中的一种或多种
有 Python、C#、JavaScript/TypeScript 等编程经验
工作职责
参与智能制造、工业自动化、设备数据采集、生产管理等系统的设计与开发
使用 Python、C# 等语言进行后端服务、工业数据采集、设备接口及自动化工具开发
使用 JavaScript / TypeScript，基于 Vue / React 开发前端应用及可视化系统
参与数据库设计、数据建模、SQL开发及数据处理，能够根据业务需求设计合理的数据结构
参与工业设备、传感器、PLC、机器人等相关系统的数据采集与软件集成
使用 AI 编程工具进行快速开发、调试、重构和问题分析，持续探索 Vibe Coding 在实际工程中的应用
参与从需求分析、方案设计、编码开发、测试部署到上线维护的完整软件项目
与自动化、设备、工艺、IE等团队协作，将软件技术应用到实际生产场景中
优先资格
有自动化设备、机器人、工装夹具、产线改造等项目经验优先
有实际机械结构设计或加工经验优先
了解24V DC、220V AC等常见工业电气系统优先
有PLC、机器人、运动控制或设备调试经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 融合软硬件与AI前沿技术，技能壁垒高且稀缺性强
- 直接参与机器人核心生产环节，接触一线工业场景，实战价值大
- 公司处于高速发展期，技术迭代快，个人成长空间广阔
- 生产现场环境可能伴随设备调试、跨部门协调及一定的出差需求
- 项目周期紧，需在高强度下保证系统稳定性与交付质量
- 适合具备机电软交叉背景、喜欢解决实际问题且抗压能力强的复合型工程师
缺点 / 挑战
- 需同时精通软件、机械、电气多领域，学习曲线陡峭，知识更新压力大
角色解读
- 积累跨领域工程经验后，可转向智能制造架构师或技术专家方向
- 深入机器人本体研发或工业互联网平台构建，拓展具身智能技术边界
- 具备项目管理能力后可晋升为智能制造项目经理或交付负责人
- 负责智能制造系统的全栈开发与集成，打通设备层到应用层的数据流
- 结合机械电气知识与AI工具，优化生产流程与自动化方案
- 主导项目从需求到上线的全生命周期管理，确保系统稳定运行
- 掌握Python/C#/JS全栈开发能力，熟悉前后端分离架构
- 熟悉PLC、机器人控制及工业通信协议，具备设备数据采集能力
- 具备机械/电气基础与3D/2D绘图能力，能看懂电气原理图
- 熟练使用AI辅助编程工具提升开发效率与代码质量
申请策略
- 提前研究智元机器人的产品路线与技术栈，准备1-2个完整的软硬结合项目复盘
- 关注公司在具身智能领域的公开技术文章，面试时可结合业务场景提出见解
- 突出全栈开发项目与工业设备集成的实战经验，量化系统提效成果
- 强调机械/电气设计与现场调试的具体案例，展示跨领域解决问题能力
- 详细列出使用的AI编程工具及工作流，体现工程化提效思维
- 强化PLC通信协议（如Modbus、OPC UA）与ROS/机器人框架知识
- 补充工业互联网平台（如MQTT、时序数据库）实操经验
- 深化AI Coding工作流熟练度，掌握提示词工程与代码重构最佳实践
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，清晰交代业务背景、技术选型、实施难点与最终数据成果
- 强调跨团队协作机制与现场适应能力，突出以业务价值为导向的工程思维
- 针对AI工具问题，客观阐述提效场景与人工复核必要性，展现理性工程态度
- 请分享一个你主导的工业自动化或设备数据采集项目，你是如何打通软硬件数据的？
- 面对现场复杂的电气/机械环境，你的排查思路与故障定位方法是什么？
- 如何利用AI编程工具提升开发效率？在实际工程中遇到过哪些局限？
- 在需求变更频繁的生产场景中，如何保证系统稳定性与可维护性？
- 复习工业通信协议与常见传感器/执行器原理，梳理个人项目的架构设计图
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资预估处于市场中上水平，但JD未明确具体福利与奖金结构，整体补偿性动机满足度中等偏上。
薪资信号市场水准 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
85较高
岗位深度融合AI编程、机器人控制与智能制造前沿技术，提供丰富的跨领域成长机会，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C#、Vue、React、TypeScript、PLC、SolidWorks、Cursor、Copilot
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
智能制造工程师常需深入生产现场，可能涉及设备调试与跨部门协作，WLB受项目进度影响较大，灵活性一般。
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
75中等
投身具身智能与先进制造赛道，直接推动产业智能化升级，具有显著的行业使命感与社会价值。
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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