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Software Manager, Robotics Platform Engineering
Software Manager, Robotics Platform Engineering
发布于 5 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Nvidia Isaac
传感器集成
具身智能
分布式计算
团队管理
嵌入式开发
性能优化
技术战略
机器人系统架构
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
聚焦具身智能前沿、技术成长空间大、平台资源雄厚，但硬件研发属性可能导致工作强度波动。
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
8.0万
比机器人开发中位数高
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 480 个在招 · 其中机器人开发 6 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器人开发 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责组建并领导位于上海的机器人平台工程团队，核心聚焦人形机器人与具身智能方向
工作内容涵盖构建软硬件基础设施、制定技术演进路线、主导复杂系统集成与实地验证，同时协同全球研发网络加速AI技术在实体机器人中的规模化商业部署
最低要求
计算机科学、电气工程、计算机工程、机器人学或相关领域的硕士或博士学位，或同等经验
年以上机器人、嵌入式、平台、分布式或系统软件开发经验
年以上软件工程管理经验，领导过跨职能复杂项目
对机器人系统架构、平台软件及软硬件集成有深刻理解
具备在物理硬件上部署复杂机器人系统的经验
熟悉Linux系统、嵌入式软件、分布式计算和实时系统
具备出色的沟通、领导力与组织能力
能够影响决策并在全球组织内协调合作者
工作职责
组建并领导位于上海的英伟达中国机器人平台工程团队
招募、指导和发展优秀的工程人才，包括技术负责人和高级工程师
制定下一代机器人参考平台的技术战略、组织优先级和执行路线图
推动机器人软件栈端到端的系统集成，涵盖感知、控制、基础模型、基于学习的策略、运行时系统和云端连接服务
领导计算模块、摄像头、传感器、网络、安全系统及机器人子系统的平台启动与验证
定义可跨多个机器人厂商、形态和部署场景采用的可扩展参考平台架构
与AI、仿真、硬件、产品、平台和生态团队紧密合作，对齐路线图与执行计划
直接与战略合作伙伴和客户合作，加速平台采用与现实世界部署
优先资格
具备构建和交付人形机器人系统及被客户/合作伙伴采纳的参考平台经验
在实体机器人上部署基础模型、具身智能模型或强化学习策略的经验
领导跨地域全球分布式工程团队的背景
在感知、传感器集成、性能优化和系统验证方面有深厚功底
具备跨多代硬件和产品路线图的平台战略规划经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于具身智能与人形机器人绝对前沿，技术栈与行业天花板极高
- 依托英伟达顶级算力平台与开源生态，研发资源与工具链行业领先
- 团队直接参与定义行业标准参考平台，职业背书与行业影响力强
- 需频繁协调全球多地团队，跨文化沟通与异步协作管理难度较大
- 从实验室原型到规模化量产的转化环节长，需兼顾技术理想与工程落地
缺点 / 挑战
- 硬件调试与实地部署环境复杂，技术迭代极快，持续学习压力显著
- 具备扎实机器人底层开发背景、拥有成熟技术团队管理经验，且能接受一定项目节奏压力的中高级技术管理者
角色解读
- 向更高层级技术总监或区域研发负责人晋升，统筹更大规模的技术矩阵
- 深耕具身智能与机器人操作系统领域，成为行业公认的技术架构专家
- 拓展全球化技术管理视野，主导跨国产品线从研发到商业化落地的全生命周期
- 组建并带领上海机器人平台工程团队，负责日常技术管理与人才培养
- 制定下一代机器人参考平台的技术战略、组织架构与执行路线图
- 主导软硬件端到端系统集成、平台启动验证及跨厂商架构定义
- 对接全球研发网络与生态伙伴，加速AI技术在实体机器人中的规模化部署
- 精通机器人系统架构、嵌入式软件与Linux/分布式实时系统开发
- 具备扎实的软硬件联调经验，熟悉传感器集成、感知与控制算法部署
- 拥有成熟的工程团队管理经验，能统筹跨职能复杂项目与全球协作
- 掌握技术战略规划能力，能在多代硬件迭代中保持架构前瞻性与兼容性
申请策略
- 提前研究英伟达最新机器人参考平台架构与开源社区动态，准备针对性技术见解
- 关注公司技术文化，展现对长期技术愿景的认同与务实落地的执行力
- 突出机器人平台架构设计、软硬件联调及团队规模化管理的具体成果
- 量化系统部署效率提升、故障率降低或产品落地规模等关键业务指标
- 强调跨职能协同经验，展示如何将AI算法有效转化为可部署的工程系统
- 强化具身智能大模型在边缘设备上的部署与性能优化实战能力
- 补充跨文化团队管理、敏捷交付与复杂项目风险管理的方法论
- 深入研读NVIDIA Isaac生态文档，熟悉主流机器人中间件与通信协议
面试指南
- 采用STAR法则结合技术深度与业务价值阐述，重点说明架构权衡依据与数据支撑
- 强调建立标准化接口、自动化验证流水线与定期技术同步机制，降低跨域协作摩擦
- 展示从算法抽象到工程实现的拆解思路，突出性能瓶颈定位、代码级优化与硬件适配经验
- 如何规划新一代机器人参考平台的架构演进，以平衡灵活性、性能与成本？
- 面对全球分布式工程团队，你如何确保技术路线对齐、知识共享与高效交付？
- 在算力与功耗受限的物理硬件上，你如何优化AI模型的推理性能与实时响应？
- 请分享一个你主导的从实验室原型到规模化部署的完整项目案例
- 梳理过往主导的机器人/嵌入式系统从0到1落地案例，准备应对系统性技术难题的拆解逻辑
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值88
薪资福利
85较高
薪资福利对标行业顶尖水平，但JD未披露具体数字，整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–10.0万/月）
福利待遇competitive salaries、comprehensive benefits
成长发展
92较高
聚焦具身智能与人形机器人前沿方向，提供接触全球顶尖AI与硬件生态的成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、基础模型、强化学习、NVIDIA Isaac、机器人系统架构
业务类型profit_center
工作生活
65中等
硬件与机器人研发通常需现场办公与密集联调，WLB可能受项目节点影响，但公司整体福利体系完善。
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
88较高
致力于推动AI与机器人技术融合，赋能智能制造与未来出行，社会价值与行业前景显著。
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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