具身智能/机器人算法工程师简历模板（人工智能/智能制造校招）
专为具身智能与机器人算法工程师打造的校招简历模板，深度适配人工智能与智能制造行业。模板重点突出强化学习、视觉语言模型(VLA)、SLAM导航及全身运动控制等核心技能，采用清晰的技术栈展示模块，帮助应届生高效呈现科研项目与算法落地能力，是求职AI独角兽与高端制造企业的理想选择。
模板亮点
- 强化学习与VLA技能专项展示区
- SLAM与运动控制项目经历模块
- 适配校招场景的科研论文排版
- 简洁专业的技术栈可视化设计
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适用人群
本模板特别适合具身智能/机器人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，帮助您在人工智能/智能制造 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
华中科技大学机器人工程硕士，主攻具身智能与运动控制方向。在强化学习策略优化及视觉语言模型（VLA）落地方面有扎实的项目积累，熟悉从仿真训练到真机部署的全流程。具备SLAM建图与全身运动控制算法开发经验，致力于解决复杂非结构化环境下的机器人自主作业难题。
工作经历
具身智能算法实习生
宇树科技
- 基于视觉语言模型（VLA）架构，优化四足机器人在复杂地形下的指令跟随能力，通过引入语义分割辅助，使非结构化环境中的任务执行成功率提升约 18%。
- 负责全身运动控制算法的仿真测试与参数整定，利用强化学习（RL）在 Isaac Gym 中训练跳跃与抗干扰策略，将真机部署后的跌倒率降低至 5% 以下。
- 参与构建大规模机器人操作数据集，清洗并标注了超过 2 万条多模态轨迹数据，有效提升了策略模型的泛化边界。
项目经历
基于 VLA 的机械臂自主抓取系统
华中科技大学智能实验室
- 设计并实现端到端的视觉语言导航系统，融合 CLIP 编码与扩散策略，使机械臂能够理解“把红色的杯子放到托盘左侧”等自然语言指令。
- 针对长序列任务中的误差累积问题，引入分层强化学习框架，将复杂拆解为子目标，成功将多步操作的任务完成率从 62% 提升至 85%。
- 完成从仿真环境（Sim）到真实机械臂（Real）的迁移部署，解决了域适应中的光照变化与动力学建模误差问题，推理延迟控制在 200ms 以内。
动态环境下的移动机器人 SLAM 与避障
华中科技大学智能实验室
- 改进传统 LIO-SAM 算法，结合深度学习进行动态物体剔除，在人流密集的走廊场景下，建图精度相对误差由 4.5% 降低至 1.2%。
- 开发基于局部代价地图的动态避障模块，利用模型预测控制（MPC）规划平滑轨迹，确保机器人在高速移动（1.5m/s）下仍能保持安全距离。
教育背景
华中科技大学
硕士 · 机器人工程
武汉理工大学
本科 · 自动化
技能专长
核心算法
深度强化学习 (PPO/SAC) · 视觉语言模型 (VLA) · SLAM (LIO-SAM/ORB-SLAM3) · 模型预测控制 (MPC)
编程语言
Python · C++ · CUDA · PyTorch
仿真与工具
Isaac Gym · MuJoCo · ROS/ROS2 · Gazebo · Linux
专业技能
全身运动控制 · Sim2Real 迁移 · 多模态感知融合 · 机械臂路径规划
证书资质
NVIDIA Isaac Sim 认证开发者
NVIDIA
英语六级 (CET-6)
教育部考试中心
获奖经历
RoboMaster 机甲大师赛全国二等奖
DJI 大疆创新
作为算法组长，主导自瞄系统与底盘控制策略开发。
研究生国家奖学金
中华人民共和国教育部
表彰在具身智能领域的科研创新与学术成果。
ICRA 最佳论文提名
IEEE ICRA
关于视觉语言模型在机器人操作中泛化能力的研究论文。
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