智元机器人
【共创】软件测试工程师（具身智能作业方向）
【共创】软件测试工程师（具身智能作业方向）
发布于 大约 21 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
Ros/Ros2
具身智能
强化学习
模仿学习
测试自动化
质量保证
Rgb-D
AI 估算 · 18k–30k
上海具身智能测试岗位，3年经验+热门领域，薪资中等偏上，参考行业平均水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责具身智能机器人上肢作业的全链路测试，包括制定测试计划、构建高覆盖测试矩阵、编写自动化和手动测试用例，并跟踪定位从感知到执行的缺陷
你将与算法、嵌入式、机械等多团队协作，推动问题闭环，并建设测试工具链与质量指标体系
适合热爱机器人、有测试开发经验、希望深耕具身智能领域的求职者
最低要求
本科及以上学历，机器人、自动化、计算机、人工智能、机械电子等相关专业，3 年及以上机器人或具身智能系统测试/测试开发经验，有复杂作业任务（抓取、装配、柔性操作）落地经验者优先
熟悉 RGB-D 相机、力/力矩传感器、多指灵巧手、六维力控末端、关节伺服等关键器件的工作原理、标定方法及常见失效模式，能够在测试中快速定位硬件-算法耦合问题
深刻理解 ROS/ROS2、MoveIt、Gazebo、Mujoco、PyBullet、Robosuite 等机器人仿真与部署工具链，熟悉模仿学习、强化学习、抓取姿态估计、力控策略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、离线数据分析脚本及自动化框架，具备阅读策略网络代码并构造边界用例的能力
具备扎实的系统思维与数据分析能力，能够基于大规模真实/仿真数据评估抓取成功率、力控误差、策略漂移
熟练使用 TensorBoard、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-算法系统中快速定位、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
热爱机器人与具身智能方向，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具身智能上肢作业的整体测试，确保策略-执行-结果链路最终交付质量
基于作业场景需求迭代（如抓取透明/柔性/反光物体、使用电动螺丝刀、叠衣服、倒垃圾等），制定系统级、子系统级、接口级测试计划，识别质量风险并提出可验证、可量化的解决方案
结合真实作业环境（光照变化、桌面杂乱、动态障碍物、人-机协作、不同材质工具）构建高覆盖度的测试矩阵与用户场景，编写并执行自动化及手动测试用例，发布测试报告
跟踪并定位从感知（RGB-D 分割、姿态估计）、策略网络（抓取姿态、力控策略）、执行（关节伺服、末端力觉、作业序列）到结果评估（成功率、作业节拍、损坏率、安全边界）的缺陷，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、场景运营及安全团队共同参与现场 Demo 与用户体验活动，从作业成功率、拟人化流畅度、安全冗余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：包括仿真环境（Isaac Sim/Mujoco/Robosuite）、数字孪生、硬件在环（HIL）、策略回放、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
建立并维护具身智能作业质量指标体系（抓取成功率、作业节拍、力控误差、工具使用正确率、策略漂移、异常恢复率、功耗、安全事件等），形成可视化 Dashboard，支持灰度发布与线上监控
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦具身智能前沿赛道，技术含量高，成长空间大
- 接触机器人全链路（感知-策略-执行），积累稀缺的系统级测试经验
- 公司处于 B 轮，产品落地在即，个人影响力与价值显着
- 机电-算法耦合复杂度高，问题复现与定位难度大
- 跨团队协作频繁，需要较强的沟通与推动能力
- 测试场景多变（抓取柔性物体、动态环境），对覆盖度和创造力要求高
- 适合热爱机器人技术、有测试开发背景、愿意深入复杂系统并推动质量提升的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向具身智能测试专家或质量架构师发展，深入掌握机器人系统测试方法论
- 横向转型为机器人算法或系统工程师，依托对全链路的理解进入研发方向
- 晋升为测试团队负责人（Tech Lead/经理），管理测试团队与质量策略
- 制定机器人上肢作业的测试策略与计划，覆盖感知、策略、执行全链路
- 构建高覆盖度的测试矩阵，编写自动化测试脚本，执行手动测试并分析结果
- 跟踪定位缺陷，推动算法、嵌入式、机械团队协同解决，并沉淀知识库
- 建设测试工具链与质量监控 Dashboard，提升测试效率与可观测性
- 精通机器人仿真工具链（ROS/ROS2、Mujoco、PyBullet等）和编程语言（Python/C++）
- 熟悉 RGB-D 相机、力传感器等硬件原理，能快速定位硬件-算法耦合问题
- 具备扎实的数据分析能力，能基于仿真和真实数据评估抓取成功率、力控误差等指标
- 了解模仿学习、强化学习等 AI 算法基本概念，能构造边界测试用例
申请策略
- 在求职信中表达对具身智能方向的热情，并附上相关 GitHub 或个人项目链接
- 准备一个针对机器人测试的案例，展示你如何从系统角度保障质量
- 突出机器人或具身智能相关的测试开发项目经验，特别是涉及抓取、装配等复杂作业的落地案例
- 强调对仿真工具链（ROS/ROS2、Mujoco 等）的实际掌握和自动化框架搭建能力
- 展示数据分析与指标体系建设经历，如使用 Grafana、TensorBoard 等工具进行质量监控
- 复习模仿学习与强化学习的基本原理，了解常用测试评估指标
- 熟悉硬件-算法耦合问题的调试方法，如阅读传感器数据流、分析日志
- 提前了解公司产品（如智元机器人）的技术路线，思考可能的测试挑战
面试指南
- 先明确场景与目标，分解测试层次（单元、集成、系统），识别关键风险点
- 结合硬件特性与算法边界，设计覆盖正常、异常、极端的测试用例
- 强调数据驱动：收集测试数据，量化指标，建立回归机制
- 如何测试一个抓取透明物体的策略？你会考虑哪些 corner case？
- 描述一次你定位复杂机器人系统缺陷的经历，如何跨团队推动解决？
- 你如何评估仿真测试与实际环境的差异？如何保证测试有效性？
- 请设计一个测试方案，覆盖人形机器人使用电动螺丝刀的作业
- 如何建立抓取成功率的监控？你会选择哪些指标？
职位点评
69
综合评分
上海B轮机器人公司，前沿技术栈，薪资未公开，WLB未明确。
更适合这类人
适合重视技术成长和行业前景，能接受现场办公和一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
60中等
薪资范围未明确，但公司为B轮中大型企业，参考上海行业水平，整体薪资竞争力中等偏上，福利需面试确认。
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（具身智能、仿真学习），涉及全链路测试，成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、模仿学习、强化学习、ROS/ROS2、Mujoco、RGB-D
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未提及远程或弹性办公，推测为现场办公；工作强度可能较高，WLB信息不足。
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
具身智能属于高速增长赛道，技术创新性强，但社会影响力中性。
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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