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机器人AI软件工程师深圳全职智能机器人板块职位描述负责机器人 AI 算法的工程化集成、软件开发与系统性能优化，将规划、导航、操作、交互等算法能力转化为稳定、高效、可维护的产品功能。
连接算法、平台与整机系统，推动算法从原型验证走向机器人端量产应用，持续提升机器人 AI 软件的性能、可靠性和开发效率。
1、负责基于 LLM、VLM、VLA 的机器人 AI 算法工程化与系统集成，完成算法模块封装、接口适配、数据链路打通及整机联调；
2、设计和开发高质量 C++ 软件模块，完善模块生命周期、异常处理和运行状态监控，提升系统的可维护性与可扩展性；
3、开展系统级性能分析与优化，围绕时延、抖动、吞吐、内存和算力占用，优化并发执行、数据传输及 CPU/GPU/NPU 资源使用；
4、参与大模型在机器人端的集成与验证，理解模型输入输出、上下文与状态管理等运行机制，协同模型推理团队定位精度、性能及兼容性问题；
5、建立算法模块的测试与交付闭环，完善单元测试、集成测试和性能回归，解决真实机器人场景中的稳定性问题。职位要求1、计算机、机器人、自动化、人工智能等相关专业本科及以上学历；
2、具备 3 年以上机器人、自动驾驶、智能硬件或 AI 系统软件研发经验，岗位级别根据技术深度和项目影响力综合评定；
3、熟练掌握现代 C++，具备良好的 Python 开发能力，熟悉 Linux 系统编程、多线程并发、内存管理及常用调试方法；
4、有大模型应用或复杂 AI 软件模块的工程化集成经验，能够独立完成接口设计、模块封装、系统联调和现场问题定位；
5、具备扎实的系统性能工程能力，熟悉 profiling、性能基线和回归方法，能够从调用链、并发调度、内存访问、数据拷贝及 I/O 等维度分析端到端瓶颈；
6、有 CPU/GPU/NPU 异构系统优化实践，能够围绕时延、抖动、吞吐、内存带宽和算力利用率制定并落地优化方案，并有可量化的性能提升案例；
7、理解 Transformer 及 LLM、VLM、VLA 的基本架构与推理特点，了解模型导出、转换和端侧部署流程，能够使用相关工具完成模型集成与验证；
8、具备良好的软件工程意识，重视代码质量、自动化测试、性能回归和技术文档。
加分项：
熟悉 ROS 2、Cyber RT、DDS 或类似机器人、自动驾驶软件平台；
熟悉基于 LLM、VLM、VLA 的规划、导航、操作、交互等一类或多类机器人智能能力；
熟悉 Prompt、结构化输出、工具调用、上下文与状态管理等大模型应用开发方法；
有 ONNX、TensorRT、llama.cpp、MLC LLM 或芯片推理 SDK 使用经验；
熟悉 CUDA、SIMD、无锁编程、零拷贝或算子级优化；
有机器人实时系统、高频数据链路或多任务并发下的资源调度优化经验；
有机器人产品量产、实机性能优化或复杂现场问题处理经验。
我们期望你具备的特质：
工程落地能力：能够把算法原型转化为稳定、可维护的软件模块，并持续推动产品交付；
性能意识：习惯用数据和实验定位系统瓶颈，追求可量化、可验证的优化结果；
系统思维：能够理解算法、软件、算力和机器人整机之间的关系，在复杂约束下解决问题；
协作能力：能够与算法、平台、模型推理和硬件团队高效协作，推动问题闭环。投递