薪酬概览
平均月薪
¥7100
中位数 ¥7400 ｜ 区间 ¥5700 - ¥8400
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
85.7% 人群薪酬落在 0-8k
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
4月新增岗位
9
对比上月：岗位新增5
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 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 9 | 100% |
热招职位
必备条件：
扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow框架
熟悉Linux开发环境，具备良好的工程代码能力与问题调试能力
具备良好的英文文献阅读能力，能快速理解并复现前沿算法
优先条件：
熟悉3D视觉与重建技术，如点云处理、NeRF、3DGS、COLMAP等
掌握人体参数化模型，如SMPL/SMPL-X、动作捕捉、动作生成等
有机器人真机开发经验、开源项目贡献或顶会论文发表经历
【我们提供】
充足的算力资源
丰富的机器人本体
有竞争力的实习津贴与转正机会
1、背景要求： 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业在读硕士或博士，表现特别优秀的本科生亦可；
2、理论基础： 具备扎实的深度学习基础，熟悉 Transformer 架构，对 ViT、CLIP、LLaVA 等主流模型有深入理解；
3、编程能力： 精通 Python，熟练使用 PyTorch 框架，具备良好的代码风格和算法实现能力；
4、学习能力： 具备优秀的逻辑思维和文献阅读能力，能够快速理解并实现前沿论文中的核心思想；
5、实习时间： 每周可实习 4 天以上，持续时间不少于 4 个月（半年以上优先）。
加分项：
科研成果： 在 CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA, IROS 等顶会发表过相关论文者优先；
项目经验： 有扩散模型（Diffusion Model）、强化学习（RL）、或大型开源项目（如 OpenVLA, Pi0 等）贡献经验者优先；
机器人背景： 熟悉 ROS/ROS2，有真机调试经验或物理引擎仿真（如 Isaac Gym, Sapien）经验；
竞赛经历： 在知名 AI 竞赛或机器人挑战赛中取得优异成绩。
1、计算机、人工智能、自动化等相关专业本科及以上学历（硕士优先）；
2、具备扎实的深度学习基础，熟悉 Transformer 架构，对 ViT、CLIP、LLaVA 等主流模型有深入理解；
3、有大模型（VLM、LLM）训练经验，熟悉其在多模态任务中的应用；
4、对机器人技术有浓厚兴趣，愿意参与真机测试等实践性工作；
5、熟练使用 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，具备良好的工程能力和代码实现能力；
6、良好的团队协作与沟通能力，具备快速学习和解决问题的能力。
【加分项】
1、有机器学习或深度学习项目经验，了解多模态模型的基本概念；
2、对人形机器人、智能操作等方向有强烈兴趣；
3、熟悉Linux系统和基本的命令行操作；
4、有机器人相关课程或项目背景。
1、计算机、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历；
2、具备扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、BERT、ViT、CLIP等主流视觉-语言模型架构；
3、有大语言模型（LLM）的训练/微调/推理优化经验，熟悉其在下游任务中的应用；
4、熟练使用Pytorch深度学习框架，具备良好的工程能力和代码实现能力；
5、良好的团队协作与沟通能力，具备快速学习和解决问题的能力。
加分项：
1、有参与实际LLM预训练或后训练（SFT、DPO/RLHF）的相关项目经验；
2、有使用大语言模型进行数据合成（Data synthesis）的相关经验；
3、对大语言模型的预训练/后训练数据集有一定了解，有处理Trillion级别数据集的相关经验；
4、熟悉开源大模型生态（如Qwen, Llama等），对大模型的模型结构优化（如linear attention，Mixture-of-Expert等）有一定了解。
【任职资格】
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。
1、本科及以上在读，数学、计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业优先；
2、至少 1 年强化学习相关项目或研究经验，熟悉足式机器人运动学和动力学；
3、熟练使用基于 Pytorch 的深度学习框架，掌握 PPO、DQN、SAC 等主流强化学习算法，以及 MuJoCo、Isaac Gym/Sim 等主流仿真工具；
4、热爱机器人行业，有相关期刊或会议论文发表经历，或实际强化学习项目落地经验者优先。
【你将获得】
1、深度参与最前沿的具身智能算法研发，专注于双足机器人运动规划与控制，以及从仿真到实机的迁移；
2、行业内资深专家的指导，对于优秀成果，我们将全力支持发表学术论文或申请专利；
3、完备的实验室支持，包括充足的计算资源、稳定的机器人平台和强大的软硬件团队；
4、明确的成长路径：实习生是公司的重要储备人才，对于即将毕业的优秀实习生，我们优先考虑其全职工作申请。
1、学历与专业： 计算机、自动化、机器人、人工智能、数学等相关专业，硕士及以上学历
2、有端到端自动驾驶（如UniAD）或VLA模型（如RT-2）等在机器人/自动驾驶领域的应用经验；
3、具备良好的数理功底以及代码能力；
4、熟悉强化学习、模仿学习、扩散策略在自动驾驶/机器人中的应用；
5、有大规模分布式训练、模型量化、端侧部署（TensorRT/ONNX/CUDA）经验优先；
6、有自动驾驶世界模型（预测或生成方向）研发经验优先。
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。
1、具备扎实的机器学习基础和强悍的编码能力，能熟练使用 PyTorch；
2、了解大模型或者强化学习中的至少一个方向；
3、对 LLM Agent、多轮交互、长程任务规划、工具调用或机器人智能感兴趣；
4、具备较强的问题抽象能力，能够从真实场景中提炼出可交互、可验证、可扩展的任务。
【加分项】
1、有 ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR 等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先；
2、在 ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle 等编程/AI 比赛获奖者优先；
3、主导、参与过 AI 相关的有大影响力的开源/闭源项目的优先。
1、负责手机端与云端 AIGC 影像算法研发，包括人像生成、图像修复、人像编辑、视频生成、文生图 / 图生图等核心能力的算法设计、实现与优化（任一方向）。
2、负责扩散模型、MMDiT、流模型（Flow Matching / Rectified Flow）、单步生成模型等前沿生成式模型的研发、微调、蒸馏与推理加速。
3、负责 AIGC 基础模型的后训练体系建设，包括 SFT、DPO、GRPO 等强化学习方案设计与落地，构建大规模指令微调数据与奖励模型。
4、针对弱光、逆光、中低端机型、海外用户习惯等复杂场景，设计稳健高效的人像处理、图像编辑与视频生成方案。
5、参与构建手机影像 AIGC 完整技术体系，包括数据 pipeline、模型评价体系、端云协同架构、训练与部署流程建设与优化。
6、跟踪业界前沿技术，推动图像 / 视频生成、编辑、增强等创新能力在手机影像产品中稳定、高效、差异化落地。
1、 学历与经验：计算机科学、人工智能、自动化、机器人或相关专业本科及以上学历，具备相关算法/数据工程实践经验。
2、核心技术栈：
- 深入理解自动驾驶或机器人领域的数据质检体系与数据闭环方法论；
- 熟练掌握大模型微调技术（如SFT、LoRA/QLoRA、DPO/RLHF等），具备基于LLM/VLM构建自动化质检、评估或标注模型的实际经验；
- 熟悉主流深度学习框架（PyTorch等）及大模型生态工具链，了解向量检索、Agent工作流等数据应用架构。
3、工程能力：
- 精通 Python/C++，具备扎实的编程功底与良好的代码规范，熟悉分布式数据处理、流水线架构设计；
- 具备较强的系统设计与工程落地能力，能独立完成从算法原型到生产级服务的开发与部署。
4、综合素质：逻辑严谨、数据敏感度高，具备优秀的跨团队协作与项目管理意识；对具身智能与机器人技术有强烈热情，能快速学习并掌握新技术。
加分项
- 在 CVPR/ICCV/NeurIPS/ICRA/IROS 等顶级会议或期刊以第一作者发表过相关论文；
- 具备大规模第一人称视角（Egocentric）多模态数据集的处理、评测或标注体系搭建经验；
- 熟悉机器人软件栈（ROS/ROS2）及主流仿真平台（NVIDIA Isaac Sim/Omniverse、MuJoCo、PyBullet等），有 Sim2Real 实践经验优先；
- 熟悉主流机器人本体架构、传感器配置或底层控制逻辑，具备软硬件协同调试经验；
- 有高质量开源项目贡献、技术博客或社区影响力者优先。
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.负责在研3D动作游戏的质量保障工作，把控产品品质，助力项目成功；
2.和子公司及外包同学协作，制定测试计划，确定测试方案，跟踪测试执行，把控和消解风险项；
3.负责一个或多个专项测试，包括自动化、性能、兼容性、稳定性、容灾等；
4.针对游戏业务测试中的难点，优化或提出新的测试方案，引入或开发测试工具解决测试问题。
