主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "移动机器人感知算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-业务研发平台",
"location": "北京市 / 深圳市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
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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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责移动机器人感知系统的核心AI算法研发，覆盖视觉感知（目标检测、跟踪、语义分割、深度估计、BEV）与激光感知（点云分割、3D目标检测、多传感器融合）和多目标跟踪等方向；\n\n2. 负责端到端感知-规划算法研发，探索基于大模型的端到端规划方法（如VLM/VLN驱动的行为决策与轨迹生成），评估前沿算法在实际配送场景的应用可行性并推动落地；\n\n3. 负责基于视觉-语言-动作大模型（VLA）的抓取策略研发，实现自然语言指令驱动的开放场景抓取操作，推动泛化抓取能力在配送领域的落地；\n\n4. 负责感知模型的端侧部署与优化，包括模型格式转换、量化压缩、推理加速，保障端侧实时性与精度；\n\n5. 负责感知数据的自动化标注、数据闭环体系建设，持续积累场景数据并驱动模型迭代；\n\n6. 跟进行业AI算法动态（多模态大模型、世界模型、具身智能等），复现和优化前沿算法，保持算法在工业界和学术界的先进性；\n\n7. 与定位建图、规划控制、系统等团队协作，实现系统集成与调试，推动算法稳定落地。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、人工智能、自动化、电子信息、机器人等相关专业，硕士及以上学历；\n\n2. 具备扎实的C/C++和Python编程功底，熟悉Linux开发环境，熟悉ROS/ROS2下机器人系统开发；\n\n3. 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架，具备扎实的深度学习与计算机视觉基础；\n\n4. 熟悉目标检测、跟踪、语义分割、3D点云感知等视觉/激光感知任务，有实际项目落地经验；\n\n5. 熟悉多模态大模型（VLM/VLA）、具身智能、端到端规划等前沿方向，有相关复现或研究经验者优先；\n\n6. 熟悉模型端侧部署优化（TensorRT、ONNX、量化等），有实际部署经验者优先；\n\n7. 熟练使用AI编程工具（如CodeX、Claude Code等）进行算法开发与代码生成，具备AI辅助编程的工程化实践能力，提升研发效率；\n\n8. 具有良好的沟通能力、团队合作精神和高度的责任心。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"计算机视觉",
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "5. 熟悉多模态大模型（VLM/VLA）、具身智能、端到端规划等前沿方向，有相关复现或研究经验者优先；6. 熟悉模型端侧部署优化（TensorRT、ONNX、量化等），有实际部署经验者优先",
"job_highlights": "1. 参与公司核心技术（具身智能、多模态大模型、端到端规划）研发，接触行业最前沿的技术方向；\n\n2. 直接面向百万级外卖配送场景，技术成果快速落地验证，影响力大；\n\n3. 团队技术氛围浓厚，工作氛围轻松，有较大的发挥空间和成长机会。"
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"contact": {
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"fulltext": "移动机器人感知算法工程师\n移动机器人感知算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 深圳市\n部门：核心本地商业-业务研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-09-15\n\n岗位职责\n1. 负责移动机器人感知系统的核心AI算法研发，覆盖视觉感知（目标检测、跟踪、语义分割、深度估计、BEV）与激光感知（点云分割、3D目标检测、多传感器融合）和多目标跟踪等方向；\n\n2. 负责端到端感知-规划算法研发，探索基于大模型的端到端规划方法（如VLM/VLN驱动的行为决策与轨迹生成），评估前沿算法在实际配送场景的应用可行性并推动落地；\n\n3. 负责基于视觉-语言-动作大模型（VLA）的抓取策略研发，实现自然语言指令驱动的开放场景抓取操作，推动泛化抓取能力在配送领域的落地；\n\n4. 负责感知模型的端侧部署与优化，包括模型格式转换、量化压缩、推理加速，保障端侧实时性与精度；\n\n5. 负责感知数据的自动化标注、数据闭环体系建设，持续积累场景数据并驱动模型迭代；\n\n6. 跟进行业AI算法动态（多模态大模型、世界模型、具身智能等），复现和优化前沿算法，保持算法在工业界和学术界的先进性；\n\n7. 与定位建图、规划控制、系统等团队协作，实现系统集成与调试，推动算法稳定落地。\n\n岗位基本要求\n1. 计算机科学、人工智能、自动化、电子信息、机器人等相关专业，硕士及以上学历；\n\n2. 具备扎实的C/C++和Python编程功底，熟悉Linux开发环境，熟悉ROS/ROS2下机器人系统开发；\n\n3. 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架，具备扎实的深度学习与计算机视觉基础；\n\n4. 熟悉目标检测、跟踪、语义分割、3D点云感知等视觉/激光感知任务，有实际项目落地经验；\n\n5. 熟悉多模态大模型（VLM/VLA）、具身智能、端到端规划等前沿方向，有相关复现或研究经验者优先；\n\n6. 熟悉模型端侧部署优化（TensorRT、ONNX、量化等），有实际部署经验者优先；\n\n7. 熟练使用AI编程工具（如CodeX、Claude Code等）进行算法开发与代码生成，具备AI辅助编程的工程化实践能力，提升研发效率；\n\n8. 具有良好的沟通能力、团队合作精神和高度的责任心。\n\n岗位亮点\n1. 参与公司核心技术（具身智能、多模态大模型、端到端规划）研发，接触行业最前沿的技术方向；\n\n2. 直接面向百万级外卖配送场景，技术成果快速落地验证，影响力大；\n\n3. 团队技术氛围浓厚，工作氛围轻松，有较大的发挥空间和成长机会。\n1. 负责移动机器人感知系统的核心AI算法研发，覆盖视觉感知（目标检测、跟踪、语义分割、深度估计、BEV）与激光感知（点云分割、3D目标检测、多传感器融合）和多目标跟踪等方向；\n\n2. 负责端到端感知-规划算法研发，探索基于大模型的端到端规划方法（如VLM/VLN驱动的行为决策与轨迹生成），评估前沿算法在实际配送场景的应用可行性并推动落地；\n\n3. 负责基于视觉-语言-动作大模型（VLA）的抓取策略研发，实现自然语言指令驱动的开放场景抓取操作，推动泛化抓取能力在配送领域的落地；\n\n4. 负责感知模型的端侧部署与优化，包括模型格式转换、量化压缩、推理加速，保障端侧实时性与精度；\n\n5. 负责感知数据的自动化标注、数据闭环体系建设，持续积累场景数据并驱动模型迭代；\n\n6. 跟进行业AI算法动态（多模态大模型、世界模型、具身智能等），复现和优化前沿算法，保持算法在工业界和学术界的先进性；\n\n7. 与定位建图、规划控制、系统等团队协作，实现系统集成与调试，推动算法稳定落地。\n1. 计算机科学、人工智能、自动化、电子信息、机器人等相关专业，硕士及以上学历；\n\n2. 具备扎实的C/C++和Python编程功底，熟悉Linux开发环境，熟悉ROS/ROS2下机器人系统开发；\n\n3. 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架，具备扎实的深度学习与计算机视觉基础；\n\n4. 熟悉目标检测、跟踪、语义分割、3D点云感知等视觉/激光感知任务，有实际项目落地经验；\n\n5. 熟悉多模态大模型（VLM/VLA）、具身智能、端到端规划等前沿方向，有相关复现或研究经验者优先；\n\n6. 熟悉模型端侧部署优化（TensorRT、ONNX、量化等），有实际部署经验者优先；\n\n7. 熟练使用AI编程工具（如CodeX、Claude Code等）进行算法开发与代码生成，具备AI辅助编程的工程化实践能力，提升研发效率；\n\n8. 具有良好的沟通能力、团队合作精神和高度的责任心。",
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