薪酬概览
平均月薪
¥23200
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥16200 - ¥30100
长沙路径规划算法工程师月薪与一线城市相比有差距，但近一年呈现温和上涨趋势。
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
100% 人群薪酬落在 15-30k
四大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
在长沙，路径规划算法工程师3-5年经验段薪资增长较明显，8年后增速趋缓。
影响因素
- 长沙本地智能驾驶与机器人产业尚在发展，相关岗位需求相对集中，薪资受本地企业技术投入影响较大。
- 3-5年经验者因能独立承担项目模块而薪资提升快，8年以上资深岗位本地机会较少，薪资天花板相对明显。
💡 长沙相关岗位公开薪资数据样本有限，建议结合具体企业技术方向与项目经验综合评估。
影响薪资的核心维度2：学历背景
在长沙，路径规划算法工程师岗位中，硕博学历的薪资溢价受本地高端岗位稀缺性影响较为明显。
影响因素
- 长沙本地智能驾驶与机器人企业规模相对有限，对高学历人才的需求集中度高，影响薪资结构。
- 本科为岗位主流学历，硕博因能胜任复杂算法研发与优化，在本地稀缺性较高，薪资溢价相对突出。
💡 长沙相关岗位公开薪资数据样本有限，建议结合具体企业技术方向与项目经验综合评估学历价值。
影响薪资的核心维度3：所在行业
长沙该岗位薪资主要受本地智能驾驶与机器人产业驱动，传统行业薪资水平相对有限。
| 行业梯队 | 代表行业 | 高薪原因 |
|---|---|---|
| 高价值型 | 智能驾驶 | 技术密集度高，研发投入大，人才需求旺盛且竞争激烈。 |
| 增长驱动型 | 服务机器人 | 市场增长快，技术创新需求强，对算法优化能力要求高。 |
| 价值提升型 | 智慧物流 | 业务复杂度提升，自动化需求增加，推动算法岗位价值。 |
影响因素
长沙路径规划算法岗位集中在智能驾驶与机器人领域，行业结构相对集中。
- 本地智能驾驶产业链逐步完善，头部企业技术投入带动相关岗位薪资。
- 服务机器人等新兴领域增长较快，但企业规模与薪资天花板受区域市场影响。
- 传统行业如物流的算法应用尚在普及，薪资增长相对平缓。
💡 长沙相关行业薪资数据样本有限，建议关注具体企业的技术方向与业务发展阶段。
影响薪资的核心维度4：所在城市
长沙作为新一线城市，路径规划算法岗位薪资低于一线，但生活成本优势明显。
| 城市 | 职位数 | 平均月薪 | 城市平均月租 （两居室） | 谈职薪资竞争力指数 |
|---|---|---|---|---|
1深圳市 | 8 | ￥35600 | ￥5700 | 90 |
2南京市 | 8 | ￥25800 | ￥3200 | 70 |
3苏州市 | 6 | ￥29900 | ￥2200 | 55 |
4广州市 | 5 | ￥31900 | ￥3900 | 40 |
5武汉市 | 6 | ￥33300 | ￥2600 | 31 |
6西安市 | 7 | ￥31400 | ￥2000 | 27 |
7株洲市 | 6 | ￥22900 | ￥1100 | 20 |
8长沙市 | 5 | ￥23200 | ￥1800 | 15 |
9杭州市 | 5 | ￥31500 | ￥3800 | 10 |
10北京市 | 5 | ￥29000 | ￥7100 | 5 |
影响因素
- 长沙智能驾驶与机器人产业逐步发展，相关岗位需求增长但企业密度低于一线城市。
- 本地生活成本相对较低，薪资购买力与一线城市相比有一定优势。
- 人才流动以本地高校为主，薪资增长受区域产业成熟度影响较大。
💡 长沙相关岗位公开薪资数据样本有限，建议结合具体企业技术方向与区域生活成本综合评估。
市场需求
7月新增岗位
2
对比上月：岗位减少6
长沙该岗位新增需求相对有限，主要受本地智能驾驶与机器人产业发展驱动。
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
长沙该岗位需求更侧重中级经验，初级岗位较少，高级岗位受本地产业规模限制。
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 2 | 100% |
市场解读
- 长沙本地企业对中级经验人才需求较强，看重独立承担项目模块的即战力。
- 初级岗位因本地培养体系尚在发展，招聘需求相对有限，更倾向有实习经验的应届生。
- 高级岗位受限于本地企业技术深度与业务规模，需求增长相对平缓。
💡 长沙相关岗位经验段需求数据样本有限，建议关注具体企业的项目方向与技术要求。
不同行业的需求分析
长沙该岗位需求主要来自智能驾驶与机器人领域，传统行业需求增长较慢。
市场解读
- 长沙智能驾驶产业链逐步完善，相关企业招聘需求增长，但整体规模有限。
- 服务机器人等新兴领域在本地发展较快，推动算法岗位需求，但企业密度较低。
- 传统行业如物流的算法应用尚在起步，需求相对较少，更侧重技术升级场景。
💡 长沙相关行业需求数据样本有限，建议关注具体企业的业务扩张与技术投入方向。
不同城市的需求分析
长沙作为新一线城市，该岗位需求规模有限，但受本地智能驾驶产业驱动有所增长。
路径规划算法工程师岗位在不同城市的需求分布如下，点击城市可查看当地路径规划算法工程师的招聘、薪资和就业数据。
| #4 株洲 | 8.5%6 个岗位 | |
| #5 苏州 | 8.5%6 个岗位 | |
| #6 武汉 | 8.5%6 个岗位 | |
| #7 济南 | 7%5 个岗位 | |
| #8 杭州 | 7%5 个岗位 | |
| #9 长沙 | 7%5 个岗位 | |
| #10 广州 | 7%5 个岗位 | |
| #11 上海 | 7%5 个岗位 | |
| #12 北京 | 7%5 个岗位 |
市场解读
- 长沙智能驾驶与机器人产业发展推动相关岗位需求，但企业密度低于一线城市。
- 本地岗位更新频率相对平缓，竞争压力较一线城市小，但高级岗位机会较少。
- 区域人才以本地高校为主，岗位需求受产业成熟度与招商引资影响较大。
💡 长沙相关岗位需求数据样本有限，建议关注具体企业的技术方向与区域产业政策。
热招职位
1、负责复杂超七自由度机械臂架的运动学建模及运动规划算法研发；
2、负责复杂臂架在复杂空间中的路径规划与动态避障算法的设计与开发；
3、基于不同臂架结构，构建参数化的运动规划算法模型，并实现算法优化及适配；
4、针对装备结构特征，实现运动规划中防抖、路径平稳等处理；
5、配合完成系统集成、联调测试，分析并解决路径规划中的非最优问题。
机床运动规划算法工程师15000-25000/月
1、负责增材制造（3D打印）设备的切片算法与路径规划策略研发，针对FDM、SLA或SLM等不同工艺进行优化。
2、设计和优化打印路径生成算法，包括填充图案生成、轮廓偏移、空驶路径优化及多喷头协同控制。
3、研究并实现速度前瞻控制、流量补偿及拐角平滑算法，以解决高速打印下的震动和精度损失等工程问题。
4、与嵌入式软件及硬件团队协作，优化G-code生成效率及运动控制器的实时响应性能。
机械臂力控算法工程师15000-25000/月
1、负责设计和开发人形机器人机械臂的力控算法，确保机械臂在操作过程中能精确控制力度和触觉反馈；
2、基于力觉传感器、视觉传感器和其他传感器数据，进行实时力控算法的优化和实现，提升机器人在复杂环境中的操作精度与灵活性；
3、设计和实现机械臂在执行任务时的动力学建模、力学分析和路径规划；
4、与硬件工程师、机器人控制工程师密切协作，调试和优化机器人力控系统，确保力控算法的稳定性和高效性；
5、进行机器人力控系统的测试与验证，确保算法在实际应用中的可靠性和适应性；
6、跟踪领域内的最新研究成果和技术发展，持续推动算法的创新和优化等。
机器学习算法工程师15000-25000/月
1、负责制造业核心场景的AI算法研发，通过数据驱动实现配件预测、产品推荐、生产调度、质量检测等业务场景的智能化升级；
2、具备时序预测、运筹优化、计算机视觉中至少两个领域实战经验；
3、熟悉边缘计算与模型轻量化部署；
4、有供应链、生产制造场景项目经验等。
运动控制算法工程师15000-25000/月
1、负责面向增材制造与激光加工等类机器人机电系统的控制软件开发工作。
2、运动指令解析与轨迹规划、多轴伺服联动控制、整机热管理与供料系统行为逻辑设计。
3、针对加工过程中的质量问题，从算法、工艺、材料等维度提出综合改进方案。
4、协同机械与硬件团队完成新设备控制方案的验证与落地，并对系统运行中的异常进行根因分析与闭环修复。
AI算法工程师面议
1、负责部门算法能力建设，结合业务目标制定算法技术路线和阶段性落地规划；
2、负责机器学习、深度学习及大模型相关技术的预研、选型、建模、优化和业务应用；
3、推动算法模型在实际业务场景中的项目化、产品化落地，持续提升模型效果、稳定性和可解释性；
4、负责算法数据体系建设，推动数据采集、标注、清洗、评估和反馈闭环，提升模型训练与迭代效率；
5、与产品、研发、业务团队协同，识别高价值 AI 应用场景，推动方案从验证到上线。
机器人学习算法工程师15000-25000/月
1、负责机器人运动规划和控制相关的深度学习、强化学习研究，包括训练环境建立、训练策略设计、sim2real测试等。
2、开发机器人室外移动抓取、机器人柔顺控制等相关的学习模型。
3、撰写技术文档和研究报告，记录算法设计和实验结果。
4、负责机器人深度学习/强化学习相关的实验平台设计与建设；
1、VF、矢量控制、弱磁控制、参数辨识等算法的研究、仿真及编程实现；
2、结合工程机械具体工况进行电机控制算法与控制策略的优化；
3、电机控制算法、策略的台架测试与现场测试；
4、输出相关研究报告、测试报告。
电液控制算法工程师15000-25000/月
1、负责挖掘机、装载机、推土机等设备电液比例、液压伺服控制算法整体方案设计、开发与工程落地，整机机构动力学与液压回路底层原理，搭建适配重载施工场景的电液闭环控制系统。
2、开发动臂、斗杆、铲斗、回转机构的位置闭环、恒力控制、柔顺作业控制算法，支撑自主挖掘、自动装卸、场地平整等无人化施工功能实现，提升作业精度与操作平顺性。
3、针对液压滞后、死区、流量非线性等特性设计补偿算法，研发抖动抑制、负载自适应调节策略，解决工程机械变载荷冲击、作业强震动引发的控制超调、定位偏移问题。
4、开展液压控制器、比例阀组、倾角 / 压力 / 位移传感器整套系统匹配、联合调试与参数标定，优化阀控输出逻辑，保证液压执行机构响应速度、稳态精度达标。
5、搭建仿真、液压台架、实机多层级测试验证流程，采集各类工地工况数据迭代算法，输出控制方案、标定规范、调试手册、测试报告，完成算法量产交付；同步跟进电液智能控制前沿技术预研。
1、负责自动驾驶毫米波雷达/激光雷达感知系统的算法方案设计，包括点云预处理、目标检测、跟踪及多传感器融合策略；
2、完成基于雷达的小目标识别算法的开发与优化，输出算法设计文档、性能评估报告等开发文档；
3、负责具身感知场景下的算法验证与优化，针对智能体在复杂动态环境中的交互感知需求，完成Bad Case定位与算法迭代整改；
4、配合系统、融合团队完成雷达数据接口定义、通信协议制定及系统联调与落地部署。
智能体算法工程师面议
1、负责基于大模型在业务场景下关键能力的应用研发，包括基于知识助手、多智能体等；
2、深入理解业务场景，研究并优化大模型推理、规划、代码等能力，推动相关技术在实际业务中的应用；
3、 研发和优化智能体、多智能协作，使其能够高效、准确地调用内部和外部工具，扩展智能体的应用边界；
4、结合自主Agent的理念，探索和优化模型的能力边界，推动模型在复杂任务上的表现；
5、跟进人工智能领域的新技术，探索前沿大模型技术方案和相关技术的验证，并撰写相论文和专利。
