具身智能算法工程师简历模板（人工智能/机器人校招）
专为具身智能算法工程师打造的校招简历模板，深度适配人工智能与机器人行业。模板突出展示Python、C++、ROS2、强化学习及多模态大模型等核心技能，结构清晰，重点突出项目经历与科研背景。适合应届毕业生及实习生使用，帮助求职者在激烈的校招竞争中脱颖而出，精准匹配大厂算法岗需求。
模板亮点
- 突出强化学习与多模态大模型技能
- 适配ROS2与机器人开发项目展示
- 专为校招优化的排版布局
- 强调科研论文与竞赛成果
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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，帮助您在人工智能/机器人 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
专注于具身智能与机器人算法研究，具备扎实的数学基础与工程落地能力。熟悉从仿真训练到真机部署的全流程，擅长将多模态大模型与强化学习结合解决复杂交互问题。在多个机器人竞赛中获奖，拥有顶会论文发表经历，致力于推动通用机器人在非结构化环境中的自主决策能力。
工作经历
具身智能算法实习生
宇树科技
- 基于 ROS2 框架重构四足机器人的运动控制栈，将底层状态估计频率从 200Hz 提升至 500Hz，显著改善了机器人在碎石路面的行走稳定性。
- 利用模仿学习（Imitation Learning）技术，采集并清洗了 20+ 小时的人示教数据，训练策略网络实现开门、取物等精细操作任务，真机成功率达到 85%。
- 协助团队完成多模态大模型（VLA）在边缘端的量化部署，通过 TensorRT 加速，将推理延迟从 150ms 降低至 45ms，满足了实时交互需求。
项目经历
基于多模态大模型的家庭服务机器人系统
哈工大具身智能实验室
- 设计并实现了一套端到端的视觉 - 语言 - 动作（VLA）架构，使机器人能够理解“把桌上红色的杯子拿给我”这类自然语言指令并执行。
- 引入强化学习（RLHF）对人类反馈进行建模，优化策略网络在长序列任务中的表现，任务完成步数平均减少 30%。
- 在 Isaac Gym 中搭建高保真仿真环境，完成了 Sim-to-Real 迁移验证，相关成果发表于 ICRA 2025 会议。
复杂动态环境下的移动机械臂协同规划
全国大学生机器人大赛参赛项目
- 针对移动底盘与机械臂的耦合动力学特性，提出了一种分层模型预测控制（MPC）算法，解决了高速移动中的抓取抖动问题。
- 融合激光雷达与深度相机数据，构建了局部动态障碍物地图，使机器人在人流密集区域的避障响应时间缩短至 100ms 以内。
- 作为算法组长协调 4 人团队，最终在比赛中获得全能赛季军，其中自主导航单项得分排名第一。
教育背景
哈尔滨工业大学
硕士 · 控制科学与工程
哈尔滨工业大学
本科 · 自动化
技能专长
编程语言
Python · C++ · CUDA · Shell
框架与工具
ROS2 · PyTorch · TensorRT · Isaac Gym · Docker
算法领域
强化学习 (RL) · 模仿学习 · SLAM · 运动规划 (MPC) · 计算机视觉
模型技术
多模态大模型 (VLA) · Transformer · Diffusion Policy · Sim-to-Real
证书资质
NVIDIA Deep Learning Institute - Robot Simulation
NVIDIA
ROS2 Navigation Stack Developer
Open Source Robotics Foundation
获奖经历
研究生国家奖学金
中华人民共和国教育部
表彰在科研创新与学术成果方面的杰出表现。
全国大学生机器人大赛 RoboMaster 一等奖
共青团中央
作为算法核心成员，助力战队获得全国总决赛一等奖。
ICRA 2025 最佳学生论文奖
IEEE Robotics and Automation Society
论文《Sim-to-Real Transfer for Bimanual Manipulation via Multimodal Foundation Models》获此殊荣。
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