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具身智能系统工程师
具身智能系统工程师
发布于 大约 16 小时前基层主管/组长
深圳市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
系统架构
无人机
传感器融合
大模型
VLA
具身智能
NVIDIA Jetson
ROS 2
AI 估算 · 35k–55k
具身智能为前沿技术，岗位要求高，深圳高级工程师薪资水平，美团大厂加持，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为美团的具身智能系统工程师，你将深度参与无人机、机器人等本体的架构设计与系统研发，从感知到执行全链路打造智能化解决方案
你将负责数据采集训练系统、仿真平台及评测体系的构建，并探索大模型与机器人融合的前沿技术，推动技术从实验室走向产品化，是具身智能领域的核心技术岗位
最低要求
计算机、机器人工程、控制工程、人工智能或相关专业背景，硕士及以上优先
具有丰富的具身智能系统研发经验，熟悉具身智能的数据采集与标注流程、仿真训练框架（如Isaac Sim、MuJoCo、Habitat、SAPIEN等）、以及具身大模型（如RT-2、Octo、VLA等）的训练与部署
对具身智能评测体系有深入理解，熟悉主流具身智能基准测试（如CALVIN、BEHAVIOR-1K、ManiSkill、EmbodiedQA等），能够设计面向业务场景的自定义评测方案
具备EE架构与硬件协同设计能力，熟悉传感器选型与多模态融合、嵌入式计算平台（如NVIDIA Jetson、高通RB5等）、实时操作系统与中间件（如ROS 2），有软硬件联合调试经验
具备跨学科综合能力，能够整合计算机视觉、自然语言处理、运动规划、控制理论、机械/电子工程等领域的知识，解决具身智能系统工程问题
能够产出具身智能原型系统，以DEMO和原理样机推动团队对新技术的采纳与技术路线的决策
熟悉具身智能前沿进展，持续跟踪学术界与工业界动态（如Open X-Embodiment、ABot-World、VLA等开源体系与数据集），能够结合行业研究为产品定位提供输入
工作职责
定义并设计具身智能本体架构，结合应用场景（无人机、移动机器人、人形机器人等）定义形态、自由度、感知-决策-执行链路，形成从概念到功能定义的系统方案
构建并优化具身数据采集与训练软件系统，涵盖多模态数据（视觉、力觉、IMU、关节状态等）采集、仿真数据合成、数据标注与增强、以及端到端训练pipeline的设计与部署
建立并完善具身智能系统测评体系，设计面向真实场景的评测指标与基准测试方案，覆盖感知理解、任务规划、运动控制、人机协作、鲁棒性与安全性等维度，推动测评从仿真到实机的闭环验证
掌握具身智能EE架构，理解传感器选型与融合（视觉、IMU、力/力矩、触觉等）、计算平台选型与边缘部署、功耗与实时性约束，能够主导或深度参与软硬件协同设计
推动具身智能技术与机器人硬件的深度融合，探索基于大模型、生成式AI的具身智能新范式，并能够通过原型系统验证技术可行性
营造团队自驱成长思维，推动具有责任感和极端主人翁精神的高绩效团队文化
直接参与概念、设计、架构和技术路线的制定与审查，为具身智能产品化提供关键决策输入
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 全栈参与具身智能系统设计，从硬件到AI全链路掌握核心技术
- 前沿大模型与机器人融合实践，技术壁垒高，行业前景广阔
- 美团平台资源丰富，有明确的产品化场景，成果可直接落地
- 直接参与技术决策，发挥技术影响力，职业成就感强
- 技术复杂度极高，需要同时掌握软硬件、AI和控制系统
缺点 / 挑战
- 快速迭代压力大，需要在学术界和工业界之间平衡
- 硬件调试和实机验证周期长，可能面临失败风险
- 适合具有机器人系统、AI和硬件背景，热爱挑战前沿技术，愿意深度投入系统级研发的工程师
角色解读
- 深耕具身智能技术，成为领域顶尖专家或架构师
- 转向机器人产品技术负责人，主导产品化落地
- 横向扩展至无人机、自动驾驶等更多机器人系统
- 定义具身智能本体的硬件架构和感知-决策-执行链路，从概念到系统方案
- 构建多模态数据采集、仿真训练和端到端训练pipeline，优化数据合成与模型训练
- 设计面向真实场景的评测体系，覆盖感知、规划、控制等维度，推动仿真到实机的闭环
- 参与传感器、计算平台选型及软硬件协同设计，确保系统满足功耗和实时性要求
- 精通具身智能仿真框架（如Isaac Sim、MuJoCo）和具身大模型（VLA、RT-2等）
- 具备EE架构能力和硬件协同设计经验，熟悉NVIDIA Jetson、ROS 2等
- 跨学科综合能力：融合CV、NLP、运动规划、控制理论等知识解决系统问题
- 能够快速原型验证新技术，推动团队采纳前沿方案
申请策略
- 准备1-2个完整的项目案例，从问题定义、方案设计到原型验证
- 了解美团无人机业务场景，思考如何将具身智能技术应用于配送任务
- 突出具身智能相关项目经验，尤其是仿真训练、数据采集pipeline搭建经验
- 展示对主流具身大模型（VLA、RT-2等）的理解和实践
- 强调软硬件协同设计能力，如使用ROS 2、Jetson平台的项目
- 列出参与过的评测体系设计或基准测试工作
- 强化对Isaac Sim、MuJoCo等仿真工具的实操能力
- 学习最新具身大模型论文并复现基础框架
面试指南
- 从感知、规划、控制三阶段展开，强调数据流闭环
- 先定义业务场景，再罗列定量和定性指标，最后说明仿真与实机验证流程
- 使用域随机化、系统辨识等方法，结合迁移学习
- 请设计一个让机械臂完成物体抓取的具身智能系统pipeline
- 如何评估一个具身智能系统在真实场景中的表现？请设计评测指标
- 你之前如何解决仿真到实机的迁移（Sim-to-Real）问题？
- 请描述VLA模型的工作原理及其在具身智能中的应用局限性
- 如何选择传感器和计算平台来满足一个移动机器人的实时性要求？
匹配度报告
67
综合匹配度
具身智能前沿技术岗，成长空间极大，薪资优厚，但工作强度大、需现场办公。
适合人群
最匹配追求技术深度和前沿成长，能接受现场高强度工作，对薪资福利有一定期望的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展88
工作生活40
使命价值75
薪资福利匹配
65中等
虽然未明确薪资和福利，但美团作为上市巨头，高级技术岗位薪资具有竞争力，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展匹配
88较高
职位处于具身智能前沿，涉及大模型、仿真训练等新兴技术，有大量学习成长机会，且直接参与技术决策。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身大模型、VLA、Isaac Sim、MuJoCo、ROS 2、NVIDIA Jetson
成长机会团队自驱成长思维、直接参与概念、设计、架构和技术路线的制定与审查
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点深圳，需要现场办公，未提及远程或弹性工时，可能涉及较多硬件调试和实验，工作强度较高。
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）
使命价值匹配
75中等
无人机配送是高速增长的新兴行业，具有提升城市配送效率的社会价值，技术前沿创新度高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号提升城市即时配送的效率与体验
创新程度积极采用新技术
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