主分类：机器人与自动驾驶算法研发
辅助：嵌入式与固件研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "高德-具身算法集成工程师/专家-具身业务部",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "高德",
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "高德提供电子地图和导航服务。"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "● 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",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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。",
"requirements_text": "● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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路中的实时性问题；\n● 具备算法部署和系统集成经验，能够独立完成算法模块封装、环境配置、接口适配、性能调优、测试验证及版本交付；\n● 具备较强的系统思维、问题分析能力、动手能力和结果导向意识，能够深入机器人运行现场解决复杂问题；\n● 具备良好的沟通表达和跨团队协作能力，能够推动算法、软件、硬件及测试团队共同完成系统交付。\n加分项\n● 有四足机器人、人形机器人或移动操作机器人的算法集成、运动控制系统研发或实机部署经验；\n● 具备传感器、执行器、伺服驱动器等硬件的软件接入与联调经验，能够定位软件、通信与硬件之间的问题边界；\n● 熟悉EtherCAT、CAN、UDP等通信方式，了解机器人控制链路中的时序、延迟、丢包、抖动和同步问题；\n● 有机器人从零到一Bring-up、样机迭代、批量部署或长期稳定运行经验；\n● 熟悉Isaac Gym、Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo等仿真平台，以及仿真—实机一致性验证流程；\n● 具备强化学习策略的实机部署经验，熟悉PyTorch、ONNX、TensorRT、CUDA或其他推理与性能优化技术；\n● 熟悉PREEMPT_RT、Xenomai或其他实时系统技术，具备硬件在环测试、系统辨识、故障注入或机器人安全机制建设经验；\n● 有主导复杂技术项目、建设团队工程体系或指导其他工程师的经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"CUDA",
"强化学习",
"数据结构",
"性能优化",
"性能调优",
"自动化测试",
"接口设计",
"嵌入式",
"团队协作",
"沟通表达",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "● 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；加分项",
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"fulltext": "高德-具身算法集成工程师/专家-具身业务部\n高德-具身算法集成工程师/专家-具身业务部\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：北京\n\n职位描述\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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。\n\n职位要求\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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路中的实时性问题；\n● 具备算法部署和系统集成经验，能够独立完成算法模块封装、环境配置、接口适配、性能调优、测试验证及版本交付；\n● 具备较强的系统思维、问题分析能力、动手能力和结果导向意识，能够深入机器人运行现场解决复杂问题；\n● 具备良好的沟通表达和跨团队协作能力，能够推动算法、软件、硬件及测试团队共同完成系统交付。\n加分项\n● 有四足机器人、人形机器人或移动操作机器人的算法集成、运动控制系统研发或实机部署经验；\n● 具备传感器、执行器、伺服驱动器等硬件的软件接入与联调经验，能够定位软件、通信与硬件之间的问题边界；\n● 熟悉EtherCAT、CAN、UDP等通信方式，了解机器人控制链路中的时序、延迟、丢包、抖动和同步问题；\n● 有机器人从零到一Bring-up、样机迭代、批量部署或长期稳定运行经验；\n● 熟悉Isaac Gym、Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo等仿真平台，以及仿真—实机一致性验证流程；\n● 具备强化学习策略的实机部署经验，熟悉PyTorch、ONNX、TensorRT、CUDA或其他推理与性能优化技术；\n● 熟悉PREEMPT_RT、Xenomai或其他实时系统技术，具备硬件在环测试、系统辨识、故障注入或机器人安全机制建设经验；\n● 有主导复杂技术项目、建设团队工程体系或指导其他工程师的经验。\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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。\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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；\n● 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路中的实时性问题；\n● 具备算法部署和系统集成经验，能够独立完成算法模块封装、环境配置、接口适配、性能调优、测试验证及版本交付；\n● 具备较强的系统思维、问题分析能力、动手能力和结果导向意识，能够深入机器人运行现场解决复杂问题；\n● 具备良好的沟通表达和跨团队协作能力，能够推动算法、软件、硬件及测试团队共同完成系统交付。\n加分项\n● 有四足机器人、人形机器人或移动操作机器人的算法集成、运动控制系统研发或实机部署经验；\n● 具备传感器、执行器、伺服驱动器等硬件的软件接入与联调经验，能够定位软件、通信与硬件之间的问题边界；\n● 熟悉EtherCAT、CAN、UDP等通信方式，了解机器人控制链路中的时序、延迟、丢包、抖动和同步问题；\n● 有机器人从零到一Bring-up、样机迭代、批量部署或长期稳定运行经验；\n● 熟悉Isaac Gym、Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo等仿真平台，以及仿真—实机一致性验证流程；\n● 具备强化学习策略的实机部署经验，熟悉PyTorch、ONNX、TensorRT、CUDA或其他推理与性能优化技术；\n● 熟悉PREEMPT_RT、Xenomai或其他实时系统技术，具备硬件在环测试、系统辨识、故障注入或机器人安全机制建设经验；\n● 有主导复杂技术项目、建设团队工程体系或指导其他工程师的经验。",
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