薪酬概览
平均月薪
¥33300
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥24200 - ¥42500
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
50% 人群薪酬落在 >30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
1
对比上月：岗位减少3
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
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 5-10年 | 1 | 100% |
热招职位
1. 在顶级会议发表过推荐算法相关论文。
2. PyTorch, DeepSpeed, vLLM 等知名开源 AI 框架的活跃贡献者（Contributor/Committer）。
1.负责LLM在游戏领域的应用落地，包括但不限于游戏智能NPC的对话、决策交互、陪玩等；
2.负责大模型开发的相关工作，包括但不限于：数据合成、微调（SFT、蒸馏）、强化（DPO、GRPO）、RAG、多模态LLM（涉及游戏盘面状态）等；
3.负责探索与跟进AIGC前沿技术，结合未来实际应用场景，提供技术解决方案。
1、硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业；
2、在以下至少一个方向有深入经验：
- 机器人操作/抓取（ACT、Diffusion Policy、VLA 等）；
- 强化学习运动控制（PPO/SAC + Isaac Gym/MuJoCo）；
- 视觉导航（VLN、SLAM、端到端导航）
3、熟悉 PyTorch，具备 Sim2Real 迁移的实战经验；
4、有人形机器人或足式机器人的实机开发调试经验优先。
【加分项】
- 在 RSS/CoRL/ICRA/IROS/IJRR/TRO 或 NeurIPS/ICLR/CVPR 发表过相关论文；
- 有大规模分布式 RL 训练经验（FSDP、DeepSpeed、Ray）；
- 参加过 RoboMaster/RoboCup 等机器人竞赛并取得成绩。
1、参与金融类和医疗健康类产品的用户增长、流量运营、搜推等算法工作。支持保险、银行、医疗服务等场景的用户增长和经营业务。
2、与产品、运营协同，构建针对不同场景的智能化用户增长方案。
3、探索大模型技术在搜索、推荐场景的应用，研究AI搜索、生成式推荐、LLM4Rec在综合金融等场景的落地。
1.负责语音/音频大模型研发，包括音频理解（ASR/音频caption）、音视频理解等模型研发；
2.负责预训练、后训练、强化学习（文本和音频强化）相关的数据、算法、评测工作；
3.负责音频理解/ASR模型开源以及产品落地（比如产品全链路端到端优化、音频理解在噪音/口音/远场/音效音乐场景的优化）。
1. 自动化、计算机、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历；
2. 熟悉机器人动力学、运动学、最优控制，有扎实的数学基础；
3. 精通Linux和Docker开发环境，熟悉C++和Python，掌握git工作流，具有良好的编程习惯；
4. 谦逊开放、思维活跃，具有团队合作意识；
5. 学习能力强，可以独立探索与学习先进的算法；
【加分项】
1. 熟悉主流强化学习、模仿学习等算法；
2. 熟悉Isaac Gym/Isaac Lab仿真，能够搭建复杂的仿真环境；
3. 有灵巧手触觉传感器应用经验；
4. 有sim2real实战经验；
5. 有多关节机器人控制经验；
6. 在顶级会议（如CVRP/ICCV/ICRA/IROS/NeurlPS等）或刊物（如IJRR/TRO/TPAMI等）发表过论文优先。
【我们提供】
技术前沿机会：加入行业领先的人型机器人研发团队，探索具身智能算法最核心技术；
成长平台：与顶尖专家合作，参与全球范围内最具挑战性的机器人项目；
论文发表：参与核心研发项目，成果有机会发表顶刊顶会；
优厚回报：提供极具竞争力的薪资福利，以及清晰的职业发展路径和持续的成长支持。
【关于我们】
小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术，包括机器人的行走、操作、智能导航，以及在大语言模型支持下的人机交互等。我们的软硬件团队覆盖深圳、上海、广州、北京和北美，组成了一支世界一流的跨领域团队。作为本团队的一员，你将成为连接人工智能与物理世界的桥梁，与其他领域的工程师共同解决前沿的科研和工程难题，并在机器人技术的发展中留下自己的印记。
1、较强的算法实现能力,熟悉深度学习平台如tensorflow,pytorch等;
2、对前沿的模型相关研究掌握清楚,熟悉Diffusion,Transformer,DiT等生成模型框架;
3、有大模型(视频,3D/4D,多模态)训练实战经验;
4、具有应用大规模神经网络解决相关实际问题的实践经验,能够针对适当的数据和模型的表现,选择恰当的调参、训练任务选择、训练数据增强、目标函数变化等策略来确保超大型模型的训练成功率,并且能够解释策略背后的直觉来源并用严格的数据验证自己的假设。
1、海内外高校计算机科学、人工智能、自动化、机器人、数学、统计等相关专业，硕博优先；
2、扎实的机器学习、深度学习或计算机视觉基础；
3、熟悉3D视觉或视频生成，在Diffusion、Flow Matching、MVS、3DGS、世界模型等领域有至少一个专长；
【加分项】
1、在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICLR / ICML 等顶级会议有论文发表经历；
2、有自动驾驶、机器人或大规模物理AI相关研究或项目经验；
3、 有开源项目贡献或较强的科研项目经历；
4、 具备良好的英文论文阅读与写作能力。
作为美团无人车业务部决策规划团队的技术负责人，您将主导自动驾驶大脑的"思考中枢"升级，让无人车在复杂城市环境中具备更安全、更智能、更高效的决策能力。您将直面真实运营场景中的技术挑战，我们寻找的不仅是技术专家，更是能带领团队突破边界、推动技术落地的技术领袖。
1. 主导决策规划算法的技术演进，推动模型结构创新、规划算法优化和交互博弈策略升级，2. 攻坚复杂场景技术难题，提升无人车在密集车流变道、无保护左转等复杂场景下的安全性和通行效率提升3. 负责从数据挖掘、清洗到模型训练、部署的全链路建设。
4. 指导团队成员开展工作，建立技术成长路径，打造高战斗力、高创新力的规控团队5. 跟踪端到端自动驾驶、大模型应用等前沿方向，推动整体算法架构升级。
工作职责：
研发AI 为基础的方法并部署到仿真工具中来帮助AV 算法的开发和验证。包括但不限于：
1. 生成真实的仿真场景。
2. 开发与AV 算法合理交互的仿真智能体。
3. 开发AI 为基础的指标来评估仿真的结果。
需求：
1. 至少在预测，计算机视觉，大语言模型 或强化学习的一方面有很好的知识积累和实践经验；
或有很强的算法和C++coding 能力
2. 良好的沟通能力
3. 自驱力强，相信仿真对无人驾驶行业的未来
加分项：
1. 世界模型相关的经验
2. 计算机视觉或lidar 检测模型相关的经验
3. 预测或端到端AV 模型相关的开发经验
4. 规划控制相关的经验
5. 顶会或期刊的发表
关于感知方向
感知是无人驾驶中非常复杂和有趣的部分之一，你构建的是一个人工智能集大成的系统，不是一项按部就班就能完成的工作！感知软件工程师负责无人驾驶感知系统的设计和实现，应对无人驾驶中各种最有挑战的问题：
设计高效可靠的深度学习模型，在几十毫秒内精确检测和跟踪车周围200米之内所有的障碍物（人，车，非机动车辆，交通锥等），并对场景进行理解 如何设计一般性的模型和算法去处理各式各样的长尾情况和极端环境，如路面上的垃圾袋，洒水车的水花，前车掉下来的挡板 ，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 如何保证感知模型和算法在极端的环境里的准确性和可靠性，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 把模型优化到极致，让十几个到几十个模型在车上有限的计算资源上欢快的运行。
如何搭建一个高效可靠的计算框架，支撑一个周期内接收几十个传感器的输入，做各种同步融合，并进行几十个深度学习模型的推理 关于机器学习和算法方向 这个方向的感知工程师负责设计并实现传感器标定，障碍物检测，分类，跟踪，和场景理解等各种模型和算法，VLM视觉语言模型落地，对模型和算法进行评估和测试， 并把模型和算法部署到车上。
我们需要你：
1.同时具有很强的算法和C++编程能力；
2.或者在机器学习/深度学习，计算机视觉，模型优化等至少一个方向上有扎实的基础和丰富的经验;
3.拥有强大的逻辑思维能力，算法能力，以及解决问题的能力;
4.具有良好的沟通能力和跨组合作能力;
5.具有强烈的自我驱动能力对无人驾驶真正的 believe.
加分项： 丰富的C++开发经验，熟悉多线程，内存管理，泛型，及设计模式. 丰富多传感器融合以及2d/3d跟踪的经验 在顶会发表了文章