具身智能算法工程师简历模板（机器人/AI校招）
专为具身智能算法工程师校招打造的简历模板，突出Python、SLAM、计算机视觉、ROS及多模态理解等核心技能。适用于机器人、人工智能行业应届生，结构清晰展示项目经历与技术栈，助力斩获心仪Offer。
模板亮点
- 突出SLAM与计算机视觉项目经历
- 清晰展示Python/ROS技术栈
- 专为校招优化的模块布局
- 强调多模态理解能力
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适用人群
本模板特别适合具身智能算法工程师岗位的求职者使用，具备应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在机器人/人工智能 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
聚焦具身智能与机器人感知算法，具备扎实的SLAM建图与多模态融合理论基础。在校期间主导过多个基于ROS的自主导航项目，擅长将计算机视觉算法落地于机械臂抓取与移动机器人场景。代码功底深厚，热衷于探索大模型在机器人决策中的应用，期望在具身智能领域深耕。
工作经历
具身智能算法实习生
宇树科技
- 参与四足机器人复杂地形下的视觉SLAM系统优化，引入紧耦合LIO方案，在快速运动场景下将轨迹漂移误差降低了18%。
- 负责基于深度学习的障碍物检测模块部署，利用TensorRT对YOLOv8模型进行量化加速，在Jetson Orin平台上推理帧率从25FPS提升至42FPS。
- 协助构建多模态数据集，编写自动化标注脚本处理了约5000帧激光雷达与相机同步数据，显著提升了后续模型训练的收敛速度。
项目经历
基于多模态融合的室内服务机器人导航系统
哈工大机器人实验室
- 设计并实现了一套融合RGB-D相机与3D激光雷达的SLAM前端，解决了单一传感器在动态人流环境中特征丢失的问题，建图完整性提升30%。
- 开发语义导航模块，利用CLIP模型提取环境语义信息，使机器人能够理解“去厨房拿苹果”等自然语言指令，任务执行成功率达92%。
- 基于ROS2重构底层通信架构，通过自定义消息类型减少节点间数据传输延迟，系统整体响应时间缩短至150ms以内。
六自由度机械臂视觉抓取算法研究
个人独立项目
- 搭建基于Realsense相机的眼在手外（Eye-to-Hand）视觉系统，采用点云配准算法计算物体位姿，平均定位误差控制在2mm以内。
- 改进GraspNet抓取检测网络，引入注意力机制增强对透明及反光物体的特征提取能力，在自测数据集上抓取成功率从75%提升至88%。
- 使用Python和MoveIt!规划机械臂运动轨迹，实现了从识别到抓取的完整闭环流程，并在Gazebo仿真环境中完成了大规模验证。
教育背景
哈尔滨工业大学
本科 · 机器人工程
技能专长
编程语言与基础
Python · C++ · Linux · Git · CMake
机器人框架与工具
ROS/ROS2 · MoveIt! · Gazebo · Docker · RViz
核心算法领域
SLAM (ORB-SLAM3, LIO-SAM) · 计算机视觉 (OpenCV, PyTorch) · 多模态融合 · 路径规划 (A*, RRT)
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · TensorRT · ONNX
证书资质
NVIDIA DLI - 深度学习与机器人加速
NVIDIA
ROS2 Navigation Stack Developer
The Construct
获奖经历
全国大学生机器人大赛RoboMaster二等奖
共青团中央学校部
作为算法核心成员参赛，负责自瞄与导航模块，从全国300余支队伍中脱颖而出。
国家奖学金
中华人民共和国教育部
表彰在学术科研及综合素质方面的优异表现，获奖比例约为本科生前0.2%。
挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛银奖
共青团中央
参赛作品《面向非结构化环境的自适应移动机器人系统》获得评委高度评价。
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