主分类：机器人与自动驾驶算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（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": "具身智能算法工程师",
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"work_category": "全职",AI生成
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "1. 基础模型与算法研发：深入理解美团业务场景，研究并落地通用视觉-语言-动作基础模型，针对非结构化环境下的感知与决策难题研发创新算法，推动机器人通用操作能力落地（含预训练/后训练）；\n2. 大规模数据体系建设：设计构建大规模真机与第一人称操作数据采集体系，探索类人形具身数据最优闭环范式；推动超大规模数据工具链建设，研究数据混合策略，探索 Foundation Model 在机器人中的 Scaling Law 与泛化边界；\n3. 真机部署与自我迭代：构建迈向商用的真机部署方案，结合美团真实业务场景（如无人机/机器人），研究基于人类反馈的强化学习与示范学习，使智能体实现技能的快速增量学习与迭代；\n4. 评测体系与前沿探索：建立具身智能系统化评测体系（任务成功率、泛化性等）指导模型迭代；依托公司真实场景数据与高校合作资源，定义并解决具身智能领域的关键科学问题，参与前沿学术会议的高质量论文产出。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、机器人学、自动化、人工智能等相关专业。\n2. 在以下至少一个领域有一定理论理解与研究：机器人、计算机视觉、多模态大模型、强化学习、仿真与规划控制。\n3. 有一定工程化与代码能力，有一定从前沿研究到工程落地开发的能力，可运用AI工具辅助coding及解决工程问题。\n加分项\n1. 有顶级期刊或会议（如CVPR、ICCV、ICRA、IROS、NeurIPS 等）高质量论文发表经历优先。\n2. 有机械臂、移动机器人或无人机真机部署与实际操作经验；有大规模仿真训练（如 Isaac Sim、Sapien）经验者优先。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"计算机视觉",
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"fulltext": "具身智能算法工程师\n具身智能算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 深圳市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-08-17\n\n岗位职责\n1. 基础模型与算法研发：深入理解美团业务场景，研究并落地通用视觉-语言-动作基础模型，针对非结构化环境下的感知与决策难题研发创新算法，推动机器人通用操作能力落地（含预训练/后训练）；\n2. 大规模数据体系建设：设计构建大规模真机与第一人称操作数据采集体系，探索类人形具身数据最优闭环范式；推动超大规模数据工具链建设，研究数据混合策略，探索 Foundation Model 在机器人中的 Scaling Law 与泛化边界；\n3. 真机部署与自我迭代：构建迈向商用的真机部署方案，结合美团真实业务场景（如无人机/机器人），研究基于人类反馈的强化学习与示范学习，使智能体实现技能的快速增量学习与迭代；\n4. 评测体系与前沿探索：建立具身智能系统化评测体系（任务成功率、泛化性等）指导模型迭代；依托公司真实场景数据与高校合作资源，定义并解决具身智能领域的关键科学问题，参与前沿学术会议的高质量论文产出。\n\n岗位基本要求\n1. 计算机科学、机器人学、自动化、人工智能等相关专业。\n2. 在以下至少一个领域有一定理论理解与研究：机器人、计算机视觉、多模态大模型、强化学习、仿真与规划控制。\n3. 有一定工程化与代码能力，有一定从前沿研究到工程落地开发的能力，可运用AI工具辅助coding及解决工程问题。\n加分项\n1. 有顶级期刊或会议（如CVPR、ICCV、ICRA、IROS、NeurIPS 等）高质量论文发表经历优先。\n2. 有机械臂、移动机器人或无人机真机部署与实际操作经验；有大规模仿真训练（如 Isaac Sim、Sapien）经验者优先。\n1. 基础模型与算法研发：深入理解美团业务场景，研究并落地通用视觉-语言-动作基础模型，针对非结构化环境下的感知与决策难题研发创新算法，推动机器人通用操作能力落地（含预训练/后训练）；\n2. 大规模数据体系建设：设计构建大规模真机与第一人称操作数据采集体系，探索类人形具身数据最优闭环范式；推动超大规模数据工具链建设，研究数据混合策略，探索 Foundation Model 在机器人中的 Scaling Law 与泛化边界；\n3. 真机部署与自我迭代：构建迈向商用的真机部署方案，结合美团真实业务场景（如无人机/机器人），研究基于人类反馈的强化学习与示范学习，使智能体实现技能的快速增量学习与迭代；\n4. 评测体系与前沿探索：建立具身智能系统化评测体系（任务成功率、泛化性等）指导模型迭代；依托公司真实场景数据与高校合作资源，定义并解决具身智能领域的关键科学问题，参与前沿学术会议的高质量论文产出。\n1. 计算机科学、机器人学、自动化、人工智能等相关专业。\n2. 在以下至少一个领域有一定理论理解与研究：机器人、计算机视觉、多模态大模型、强化学习、仿真与规划控制。\n3. 有一定工程化与代码能力，有一定从前沿研究到工程落地开发的能力，可运用AI工具辅助coding及解决工程问题。\n加分项\n1. 有顶级期刊或会议（如CVPR、ICCV、ICRA、IROS、NeurIPS 等）高质量论文发表经历优先。\n2. 有机械臂、移动机器人或无人机真机部署与实际操作经验；有大规模仿真训练（如 Isaac Sim、Sapien）经验者优先。",
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