杭州 机器人 规划控制岗位

面试官业务介绍：新业务iron，工作涉及复杂系统的软件测试，运控，决策，语音算法模型工程化以及测试；Part1：自我介绍Part2：最具代表性的实习经历&&项目介绍下；Part3：问答Q1:模型性能评估的普遍方法，覆盖率，量级？Q2:看你研究生阶段涉及深度学习，实习涉及部分模型应用，讲一下你对AI的了解，可以按照时间线来讲；反问：当前部门工作业务：当前业务偏向模型工程化，涉及运控，决策，语音算法模型工程化以及测试，不涉及中间件和底软；部门对于自动化提效和agent工作流搭建的态度：鼓励，但是业务比较新，还在基建阶段，自动化肯定是趋势；

#AI求职实录#背景现在AI技能是求职的默认必备技能，不管是传统的前后端项目还是现在AI潮流新涌出的AI应用开发工程师、AI Agent工程师以及最顶的AI 算法工程师，笔者为前端岗位，秋招投递了15+互联网大厂，收获3家大厂Offer（快手、京东、拼多多），下面聊聊个人对面试中的AI的一些idea：1.大厂AI布局2.透过JD看AI这还是前端吗?前端JD中含大量AI内容字节系剪映（C端，核心产品）抖音AI搜（C端，核心产品）火山（基础设施）Coze（Agent搭建）TRAE（编程产品）阿里系（AI前端）小红书（AI与全栈）美团（大前端|全栈）同花顺（ToB都要求AI） 总结（通过JD总结要学...

一、面试现场最常让手写的代码（高频必背）1. 路径/轨迹规划基础- A* 或 JPS 伪代码（C++/Python）- RRT / RRT* 极简实现（必考）- 栅格地图路径搜索、碰撞检测逻辑2. 机器人运动学（必问）- 多自由度机械臂正运动学（DH + 齐次变换）- 数值逆运动学（阻尼最小二乘 DLS）- 雅可比矩阵计算、奇异值判断- 自碰撞检测逻辑（面向人形/双足/多关节）3. 最优化基础（岗位核心：姿态最优）- 简单二次规划 QP 伪代码- 梯度下降 / 牛顿法求解姿态最优目标函数- 带约束优化（关节限位、避障、姿态平滑）4. 基础避障算法- 人工势场法（APF）- 动态窗口法 DWA 思路 + 伪代码- 基于距离场的碰撞规避逻辑5. 轨迹平滑- 五次多项式轨迹插值- B 样条 / 贝塞尔曲线- 最小 jerk / 最小加速度轨迹优化二、岗位核心专项：全身规划 & 通过性（重点准备）1. 全身运动规划（Whole-Body Planning）- 基于 QP 的全身控制伪代码- 浮动基机器人动力学简化（能讲+能写公式代码）- 重心优化、零力矩点 ZMP 简化计算2. 通过性（Passability / Navigability）- 地形评估、可达区域判断- 姿态自适应调整代码逻辑（爬坡、越障、台阶）- 多约束下姿态最优求解流程3. 姿态最优求解- 目标函数：能耗最小、姿态平滑、重心最低- 约束：关节限、碰撞限、视野/任务约束- 调用 OSQP / NLOPT / IPOPT 等求解器的代码模板三、Learning-Based 规划（加分但必准备）面试官不问代码也会问思路，最好能写极简示例- 简单强化学习：DQN/PPO 极简网络结构- 模仿学习：行为克隆（BC）极简训练+推理代码- 学习预测：简单 LSTM/Transformer 状态预测伪代码四、工程化 & 框架能力（面试官非常看重）1. 规划框架设计（C++）- 规划器基类 + 派生结构（AStar/RRT/MPC）- 线程安全、数据队列、回调机制- 模块解耦：感知→地图→规划→控制2. 仿真相关代码- MuJoCo / Gazebo 环境交互- 机器人状态读取、轨迹下发、碰撞回调- 批量测试、自动化评估脚本（Python）3. 常用开源库使用（必须会写调用代码）- OMPL 规划器调用- NLOPT / OSQP / qpOASES 求解器- Pinocchio / KDL 运动学动力学- Eigen 矩阵运算、SVD、雅可比五、如果时间紧，优先准备这 8 套代码1. RRT*（必背）2. 数值逆运动学（DLS）3. 雅可比与冗余机器人零空间优化4. 五次多项式轨迹5. 简单 QP 姿态最优求解6. A* 路径规划7. 全身规划优化伪代码8. 学习型规划（BC/PPO）极简示例银河通用目前有需求，招算法职位，地点北京和深圳，有兴趣接触可以私聊

🚀 27届校招必看：后端&大模型应用开发突围指南（2026春招/秋招版）你好，27届的同学！现在是2026年3月，26届春招已进入白热化，27届的暑期实习预热也即将开始。作为站在AI浪潮风口的一代，你们面临的机遇与挑战并存：传统后端岗位在收缩，而“后端+AI”或纯“大模型应用开发”岗位需求激增。很多大厂（如字节、阿里、腾讯）的后端JD里已经明确标注“需具备大模型开发与应用能力”。如何在这个时代合理利用AI工具，打造核心竞争力？这份实战分享贴为你拆解。一、核心认知：AI时代，后端开发变了吗？变了，也没变。没变的是：高并发、分布式、数据库优化、系统设计等后端基石依然是面试和工作的硬通货。...