[深圳]赛博格机器人

职位：SLAM算法工程师|导航算法工程师|VLA算法工程师
发布时间：2026-07-22
工作地点：深圳 其它
信息来源：香港中文大学（深圳）
职位类型：全职
职位描述
赛博格机器人2026届校招岗位补录进行中

发布时间：2026-07-22 结束时间：2026-08-15

申请职位

公司名称：赛博格机器人

工作地点：不限

工作性质：全职

职能类别：其他

招聘人数：若干

薪资待遇：面议

工作内容描述

赛博格机器人2026届校招岗位补录进行中

岗位一：SLAM算法工程师

【岗位职责】

1.核心算法研发：负责轮式/双足人形机器人在室内外复杂环境下的实时高精度定位与建图算法（主要为激光SLAM）的开发与优化。

2.融合定位：重点融合轮式里程计、IMU、足底压力传感器及激光数据，解决轮式运动模式下的打滑漂移、长距离累积误差问题。

3.多模态感知耦合：将SLAM结果与下肢运动控制模块耦合，为上肢操作提供稳定的基坐标系，支持机器人在动态运动（加减速、转向）中的定位鲁棒性。

4.地形建图：针对轮式人形机器人的通过性要求，构建适用于结构化道路与非结构化路面（斜坡、门槛、缓坡）的代价地图与高程地图。

5.工程落地：在嵌入式平台进行算法部署、加速与性能调优，确保实时性

6.前沿探索：跟进视觉-LiDAR-惯性紧耦合、多传感器时空同步、闭环检测等前沿技术，迭代现有系统架构。

【任职要求】

1.硕士及以上学历，计算机、机器人、自动化、控制工程等相关专业。

2.扎实的C++编程能力，熟悉Linux、ROS/ROS2，具备良好的代码规范与工程交付能力。

3.深入理解经典SLAM框架。

4.熟悉机器人运动学模型，理解里程计与惯导融合原理，有解决滑移/打滑导致定位发散的实际经验。

5.精通多传感器标定及时空同步。

6.熟悉图优化理论，熟悉EKF/ESKF/因子图等融合框架。

7.有人形机器人、四足机器人或轮足复合式机器人SLAM开发经验者优先。

岗位二：导航算法工程师

【岗位职责】

1.负责轮式机器人在室内外复杂环境下的路径规划与运动控制算法设计、开发和落地，包括：全局路径规划（A、Dijkstra、Hybrid A、RRT* 等）；局部动态避障（TEB、DWA、MPC 等）；运动控制（PID、纯追踪、MPC、LQR 等）

2.配合激光雷达、RTK、IMU、轮式里程计、深度相机等多传感器方案，优化规控模块与感知、定位模块的协同效率，提升在动态/半结构化场景下的运动鲁棒性。

3.针对轮式机器人的实际作业场景（如巡检、配送、跟随、自主回充等），开发任务级与运动级的分层规划策略，优化速度平滑性、通过效率与用户体验。

4.在嵌入式平台（如 NVIDIA Orin、Jetson、ARM + Linux）完成算法的 C++ 工程化实现、实时性优化，并完成实机联调与问题定位。

【任职要求】

1.硕士及以上学历，计算机、自动化、控制工程、机器人工程、电子信息等相关专业

2.有移动机器人导航规控算法开发经验

3.扎实掌握路径规划、运动控制、动态避障核心算法，能独立完成模块设计与落地

4.理解规控分层架构（任务规划 → 运动规划 → 轨迹优化 → 底层控制）及其协同逻辑

5.熟练掌握 C++，熟悉 ROS/ROS2 Navigation Stack，代码规范良好

6.熟悉至少一种控制或优化工具（MPC、LQR、IPOPT、CasADi 等）

7.有轮式人形机器人、服务机器人、巡检机器人、AGV等实际产品落地经验优先。

岗位三：VLA算法工程师

岗位职责：

1.通用VLA模型研发与泛化研究：负责前沿VLA（Vision-Language-Action）具身大模型架构的设计与复现（如RT系列，PaLM-E等）。重点攻关模型在跨场景、跨物体类别以及跨机器人本体（Cross-embodiment）下的泛化能力，降低针对新环境的微调成本。

2.长程任务规划与世界模型构建：深入研究具身推理算法，解决复杂非结构化环境下的长程时序任务（Long-horizon tasks）理解、拆解与规划难题。探索构建具身世界模型（WorldModel），通过自监督学习提升机器人对环境物理特性和因果关系的理解能力。

3.高质量具身数据闭环建设：设计并改进高效的数据采集方案，调研集成新型遥操作方式（如VR手柄、视觉引导、全身动捕等）以获取高质量专家演示数据。负责建立多模态数据（视觉流、语言指令、触觉反馈、机器人状态）的自动化清洗、对齐、语义标注及质量评估流水线，构建数据迭代闭环。

4.模型端侧部署与运动控制映射：负责大规模VLA模型在边缘端计算平台（如NVIDIAJetsonOrin）的模型量化、剪枝与推理加速，满足实时控制要求。结合机器人运动学与动力学约束，研发从VLA高层动作输出到底层关节控制的高精度映射算法，提升操作的稳定性和灵巧度。

任职要求：

1.教育背景：计算机科学、机器人学、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历。

2.算法基础：深入理解Transformer架构，熟悉主流多模态大模型（LLM/VLM）原理。精通模仿学习（BC,Diffusion Policy）在机器人控制中的应用。

3.核心能力：熟练掌握Python/C++，精通PyTorch/JAX深度学习框架。具备扎实的机器人学基础（运动学、动力学），熟悉ROS/ROS2机器人开发生态。

4.相关经验（加分项）：有具身智能大模型（如RT-X,OpenVLA,PIO等）复现或改进经验者优先。有解决模型少样本泛化（Few-shot

generalization）问题实战经验者优先。熟悉IsaacSim/MuJoCo等物理仿真环境，具备大规模仿真并行训练经验者优先。

简历投递邮箱：sarah@