logo of amap

高德地图高德-具身算法集成工程师/专家-具身业务部

社招全职5年以上技术类-算法地点:北京状态:招聘

任职要求


● 计算机、控制科学与工程、机器人学、自动化、电子工程、机械电子工程等相关专业本科及以上学历,硕士及以上学历优先;
● 具备3年以上机器人、自动驾驶、嵌入式实时系统、高性能软件或相关领域研发经验,独立负责过关键软件模块或算法工程化项目;
● 对机器人运动控制系统有完整、深入的认知,理解从状态感知、运动规划、控制策略到关节执行的整体架构,并在状态估计、轨迹规划、运动学与动力学、关节控制、MPC、WBC或强化学习控制等至少一个方向具备实际项目经验;
● 具备良好的具身算法理解能力,能够准确理解算法原理、数据流、控制周期、动力学约束、稳定性边界和工程限制,并与算法工程师共同完成接口设计、工程实现、部署验证和问题定位;
● 具备扎实的现代C++工程能力,熟悉面向对象设计、常用数据结构、并发编程、内存管理、异常处理及性能优化;熟悉Python;
● 熟悉Linux系统开发、多线程/多进程、进程间通信及常用调试和性能分析工具,能够定位延迟、资源占用、内存、并发和稳定性问题;
● 具备良好的软件架构和工程质量意识,熟悉模块化设计、接口抽象、依赖管理、自动化测试、代码评审及版本管理;熟悉CMake、Bazel等至少一种构建工具;
● 熟悉ROS/ROS2机器人软件体系,具备复杂多节点系统设计和开发经验,理解QoS、组件化、生命周期管理及控制链…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录

工作职责


● 负责机器人具身算法集成软件的架构设计、核心模块研发与持续演进,建立清晰、稳定、可扩展的系统边界、数据协议和模块接口;
● 负责状态估计、轨迹生成、MPC、WBC、强化学习策略、状态机及关节控制等算法模块的标准化封装与工程集成,明确算法输入输出、运行时序、依赖关系、配置方式及异常处理机制;
● 设计并建设通用算法集成框架,支持算法模块的组件化接入、生命周期管理、参数配置、版本管理、快速替换与组合验证;
● 建设基于Linux、现代C++和ROS/ROS2的软件运行框架,完成线程模型、进程通信、任务调度、内存管理、时间同步及数据链路的设计与性能优化;
● 负责具身算法从仿真到实机的完整部署链路,包括模型与参数管理、策略导出、推理集成、接口适配、运行环境管理、Sim2Sim/Sim2Real验证及实机性能调优;
● 分析并优化算法运行过程中的控制周期、端到端延迟、资源占用、数据吞吐、数值稳定性和长期运行可靠性;
● 建立单元测试、集成测试、软件在环、仿真回归和真机回归测试体系,提升算法及软件版本的交付质量和迭代效率;
● 建设数据记录、日志回放、性能分析、故障注入、运行监控及健康检查工具,提高系统的可观测性和问题定位效率;
● 推动软件工程体系建设,包括代码规范、接口定义、构建系统、依赖管理、配置管理、代码评审、持续集成、版本发布和问题闭环机制;
● 与算法、嵌入式、硬件、感知、规划及测试团队紧密协作,推动系统级问题解决和机器人产品稳定交付。
包括英文材料
学历+
自动驾驶+
算法+
强化学习+
C+++
面向对象+
数据结构+
Python+
Linux+
多线程+
还有更多 •••
相关职位

logo of jd
社招算法开发岗

1.研发人-机-机遥操作框架,构建 VR/AR 示教、力反馈等交互管线,实现同构或异构机械臂动作实时映射与控制; 2.设计并优化 Retargeting 算法:骨架/关节约束姿态映射、动态尺度归一化、延迟补偿与误差修正; 3.深度融合视觉、力-触觉等多模态传感,开发在线校准与自适应控制策略; 4.引入 Imitation Learning、Behavior Cloning、Diffusion Policy 等方法,将遥操作示教数据转化为端到端策略模型; 5.构建示教数据管理与回放平台,支持自动标注、性能评估与测试闭环。

更新于 2025-11-10北京
logo of jd
社招3年以上测试开发岗

1、依据产品需求和项目要求,设计测试用例,配合搭建并管理测试环境,对具身设备产品进行流程功能及算法效果验证; 2、通过仿真模拟和现场实测,保障测试覆盖全面性,输出测试报告,总结跟踪问题整改闭环,对修复问题进行验收; 3、负责具身产品的仿真测试工作,进行仿真场景设计、搭建、测试数据收集等工作,保障仿真场景集的高覆盖度; 4、开发自动化测试脚本,构建具身设备自动化测试流程,提升算法迭代测试效率与关键模块测试覆盖率; 5、根据产品和项目特点,建立完善具身算法测试流程,推进设备日常可用性、稳定性监测体系建设;

更新于 2025-12-05北京
logo of meituan
社招3年以上核心本地商业-基

在 LongCat 基座大模型团队,参与探索具身智能基础模型的架构和范式,从系统架构、数据策略、模型结构、训练策略等角度切入,参与算法研究、系统工程和数据工程,打造具有更强能力和更高潜力的基座模型。包括: 1. 多源数据的合成和处理,包括:egocentric video 数据、仿真数据、UMI 采集数据、真机遥操作数据等 2. 具身智能系统的架构设计,Agent 系统、大小脑和 Monitor 等多层次结构 3. 模型泛化性探索:无需额外训练实现跨本体多任务;基于少量演示数据作为上下文,增强模型能力;基于自动探索,在线学习新技能。 4. 模型全流程,预训练、mid train、SFT、强化学习、部署和评测等 同时参与具身智能方向的前沿研究,可根据个人背景和研究兴趣选择以下方向之一深入推进: 1. 具身智能模型、数据、训练方法和系统等相关的设计 2. 仿真环境内的轨迹自动化生成方法(数据引擎/合成数据) 3. egocentric video 数据的有效使用 4. 基于多模态大模型的泛化具身智能 Agent 系统研究 5. 模型泛化性研究和主动探索研究 6. 其他你坚信路线正确的具身智能前沿方向

更新于 2026-05-29北京|上海
logo of antgroup
社招3年以上LB技术-工程-

1. 核心模型研发:负责机器人VLA大模型的后训练全链路研发,包括数据处理、后训练优化及具身部署,确保模型在实际场景中的高效性和准确性; 2. 端到端模型训练:参与VLA模型的后训练架构设计,包括现场的模型迭代,问题处理,真机在线训练等; 3. 前沿技术跟踪:持续跟踪具身智能和VLA领域的前沿进展(包括最新论文、开源项目等),快速验证并将先进技术落地到产品中,推动模型性能持续迭代。

更新于 2026-06-29上海