英伟达
Senior Software Engineer, Humanoid Robotics
Senior Software Engineer, Humanoid Robotics
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公具身智能
具身智能
Agentic Workflows
Physical Ai
Robot Learning
值不值得投
84综合评分
综合评分 84
顶尖外企巨头、前沿具身智能赛道、技术成长空间极大，但需适应跨时区协作。
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
5.5万
比具身智能中位数高
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 220 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 具身智能 · 73 个在招
职位详情
关于这个职位
作为英伟达Isaac应用团队的高级软件工程师，你将负责构建连接仿真、机器人学习和真实世界部署的智能体工作流，开发工具赋能AI代理优化端到端机器人开发流程
你需要在人形机器人平台上验证这些工具，并与全球团队紧密协作，推动物理AI技术的落地
最低要求
计算机科学、机器人学、工程学或相关专业硕士学位，或具备同等经验，且拥有3年以上相关领域工作经验
具备在物理机器人上进行软件开发、部署和测试的实操经验
具备部署和评估学习策略以控制物理机器人的经验
具备使用AI编码代理开发软件的经验，拥有审查、调试和验证生成代码的编程知识与工程判断力
对将AI代理应用于机器人开发感兴趣，具备学习和评估新方法的能力
具备较强的解决问题能力，能够独立应对模糊的技术挑战
具备清晰的沟通能力（包括英语），并有跨团队协作经验
工作职责
设计并构建连接仿真、机器人学习和物理机器人部署的智能体（agentic）工作流
开发可靠、可测试的工具，使AI代理能够创建、执行和改进这些工作流
在人形机器人参考平台上验证这些工具和工作流，评估其将学习策略迁移到真实机器人的有效性，并展示英伟达的机器人技术
与上海、美国和欧洲的跨团队协作，整合机器人能力并交付实用、可重复的开发工作流
优先资格
开发过支持软件开发或自动化多步技术工作流的AI代理
具备训练、评估或将从仿真中学习到的机器人策略迁移至人形机器人或移动机械臂的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能与人形机器人这一前沿赛道，技术壁垒高，行业前景广阔
- 依托顶级的算力与Isaac平台，能接触到行业最前沿的机器人技术栈和研发资源
- 全球化团队协作，视野开阔，有助于积累跨国大型项目的工程经验
- 具备扎实机器人软件基础，对AI Agent和具身智能有浓厚兴趣，且适应跨国协作环境的研发人才
缺点 / 挑战
- 仿真到真实世界的迁移（Sim2Real）是业界公认难题，技术挑战与试错成本较高
- 需要频繁与欧美团队跨时区协作，对沟通效率和时间管理提出较高要求
角色解读
- 从高级软件工程师向机器人系统架构师或AI Agent技术专家方向发展
- 未来可带领团队负责Physical AI核心工作流的设计与全球化落地
- 构建连接仿真、机器人学习和真实部署的智能体工作流，打通从虚拟训练到物理执行的链路
- 开发可靠工具，让AI代理能够自主创建、执行并优化机器人开发的端到端工作流
- 在人形机器人平台上验证策略迁移效果，展示物理AI技术的实际落地能力
- 具备物理机器人软件的实操开发、部署与测试经验，熟悉Sim2Real流程
- 熟练使用AI编码代理辅助开发，并具备审查、调试和验证生成代码的工程判断力
- 优秀的英语沟通能力与跨文化、跨时区团队协作能力
申请策略
- 提前了解英伟达Isaac Sim和Isaac Lab的最新功能，在面试中展现对NVIDIA机器人生态的熟悉度与热情
- 突出在物理机器人上的实际部署经验，特别是Sim2Real策略迁移的成功案例
- 展示使用AI Agent辅助编程或自动化多步技术工作流的具体项目成果
- 强调跨团队、跨文化协作经验及英语工作能力
- 深入学习大模型在机器人控制中的应用（如RT系列模型）及强化学习前沿算法
- 提升AI Agent工具链（如LangChain, AutoGen等）在复杂工程场景中的实战能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，突出个人在其中的核心贡献与量化成果
- 对于技术问题，先阐述系统架构设计思路，再深入核心算法或工程实现细节，最后总结复盘与优化方案
- 请分享一个你将仿真中学习到的策略成功部署到真实物理机器人上的案例，遇到了哪些挑战？
- 你如何使用AI编码代理来提高开发效率？请举例说明你如何审查和验证生成的代码
- 在跨时区、跨文化的团队中，你如何确保技术沟通的准确性和项目进度？
- 面对模糊的技术挑战，你通常如何拆解问题并独立推进？
- 复习机器人学基础（运动学、动力学、控制理论）及强化学习在机器人中的应用原理
- 准备1-2个使用AI Agent解决复杂工程问题的深度案例，思考其局限性与改进方向
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活65
使命价值90
薪资福利
85较高
作为行业头部企业，提供极具竞争力的薪酬和全面福利，能够较好地满足较高的物质回报期望。
薪资信号偏高 (4千–7万/月)
福利待遇极具竞争力的薪酬、全面的福利套餐
成长发展
95较高
岗位处于具身智能和Physical AI的最前沿，能接触到顶级的机器人技术栈和全球化研发资源，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Physical AI、Humanoid Robotics、Agentic workflows、Robot learning、AI coding agents
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
跨国团队协作可能涉及跨时区沟通，工作节奏和强度未明确说明，整体生活工作平衡情况需进一步确认。
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
90较高
致力于Physical AI和人形机器人开发，推动机器人技术从仿真走向现实，具有极强的科技探索意义和行业变革价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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