智元
岗位信息
招聘岗位
具身智能算法工程师（EgoCentric方向）-觅蜂子公司
工作城市
上海
是否笔试
未明确
招聘批次
校招
发布日期
2026-07-14
📋 岗位职责 / 任职要求
【岗位职责】
觅蜂科技（Maniformer）是全球领先的一站式物理AI数据服务平台，致力于打造具身智能数据的 “平台型供给” 基础设施，实现数据的体系化、标准化、规模化供给。
1. 研究具身智能算法在EgoCentric具身智能领域的应用，探索自我中心视角下的视频生成、交互式世界模型、人-物体-场景联合建模等新型算法框架与技术方案；
2. 设计并实现EgoCentric具身感知与交互算法，解决第一人称视角下的三维场景理解、手物交互位姿估计、长序列任务规划与灵巧操作等核心挑战，并推动算法在可穿戴设备或实体机器人上的验证与落地；
3. 跨团队紧密合作，共同攻克EgoCentric具身智能中的感知-决策-执行闭环问题；
4. 参与高质量研究论文研究，在CVPR、ICCV、ICML、NeurIPS、ICLR、RSS等顶级会议或期刊上发表研究成果，并积极参与国际学术合作与技术分享。
【任职要求】
1. 拥有计算机科学、人工智能、机器人、自动化、数学等相关领域的硕士或博士学位；
2. 深刻理解具身智能AI算法的基本原理，熟练掌握扩散模型、自回归模型、流模型等至少一种生成范式，数学基础扎实；
3. 熟悉EgoCentric视觉、三维视觉、位姿估计、手物交互感知等泛化性强的算法，在相关方向有过深入的研究实践；
4. 具备优秀的编程能力，熟练使用Python，精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，有大规模数据处理与分布式训练经验者优先；
5. 具有较强的创新意识和独立研究能力，能够主动发现并定义有价值的研究问题，同时具备良好的团队合作与沟通能力；
6. 以第一作者或主要贡献者在CVPR、ICML、ICLR、NeurIPS、ICCV、ECCV、RSS等机器学习和计算机视觉顶级会议或期刊上发表过论文者优先；
🏢 企业简介
总部上海
📍 主要办公地点
🎯 AI校招画像 （来源：DeepSeek AI搜索）
🏢 公司文化与工作氛围
- 智元机器人仍处于初创阶段，团队正在构建中，面试氛围轻松、友好。
- 创始人之一“稚晖君”会亲自参与技术面试，交流过程顺畅。
- 官方强调“基于价值创造的无上限价值分享”，体现技术驱动、注重激励的价值观。
- 注意：杭州智元研究院为军工企业，背调极其严格，强调“不能有一点隐瞒”，但这是另一家企业，不适用于智元机器人。
⏰ 加班情况与工作强度
- 智元机器人实行双休制，属于典型创业公司节奏。
- 加班普遍到晚上9-10点；核心算法岗在项目紧张时时常加班至深夜。
💰 薪资待遇与年终奖
- 智元机器人官方仅表述为“富有竞争力的薪酬和激励、基于价值创造的无上限价值分享”
- 注意：杭州智元研究院的薪资结构为年薪7/3分，70%作为月工资基数，30%作为年终奖发放（年终奖浮动100%-120%），但这属于另一家企业，不适用于智元机器人。
🎁 福利体系
- 智元机器人官方列出的福利包括：补充医疗保险、体检、结婚生子假、生日假、夜宵零食全供应。
- 注意：杭州智元研究院有餐补1320元/月、保密补贴400元/月，但这属于另一家企业，不适用于智元机器人。
📋 校招流程经验
- 招聘批次：2027届全球校园招聘（优才计划专项），工作地点为上海、北京、深圳。
- 投递渠道：官网投递。
- 面试流程：据面试者分享，智元机器人面试流程相对简单，主要一面为技术面试，由创始人之一稚晖君亲自面试，氛围轻松但有技术深度。
- 面试内容：集中在大模型技术、Transformer机制、具身智能场景应用等。
🚀 投递建议与避坑指南
- 面试准备重点：理解具身智能与大模型交叉领域，掌握“感知-决策-执行闭环”“多模态融合”“资源约束优化”等考察维度；建议准备1-2个机器人或物联网领域的大模型应用案例。
- 面试中大概率深入考察Transformer架构及其在机器人场景的应用，需熟悉高频考点。
- 注意：杭州智元研究院背调严格，要求工作经历时间完全属实，否则可能取消offer，但这属于另一家企业，不适用于智元机器人。
👥 员工口碑与离职率评价
- 快资讯2026年7月报道（公司视角）："离职员工7月工资条"刷屏，有员工反馈"刚拒了猎头3倍薪资，因为新项目启动会下周开"；有离职员工接外包时被客户因"智元出身"加价15%。报道整体偏正面，反映公司口碑与行业认可度高。
- LINUX DO论坛（2025年3月）有求职者称"智元压力比较大"，建议在选择与小鹏机器人offer时权衡。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
- 官方明确的热门/重点方向：算法类、软件系统类、硬件机械类（7大类中技术岗为主）。
- 优才计划聚焦前沿领域：具身智能算法（运动控制、任务规划、多模态感知、VLA、仿真与强化学习）、大模型与机器人融合（Robotics Foundation Models、Agent架构、Tool Learning）、机器人本体设计与系统集成、数据平台与数据飞轮、硬件加速与AI芯片协同（边缘推理、异构计算）。
- 趋势判断：公司处于人形机器人规模化量产与全球商用阶段，招录重心明显偏向算法/大模型+具身智能与硬件/系统落地两端；有攻略文章认为"算法岗占比很大"且"具身智能被视为继大模型之后的下一个爆发点"。
# 二、
ℹ️ 信息来源
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该来源未提供原文链接
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