机器人/具身智能算法工程师简历模板（人工智能/机器人校招）
专为机器人/具身智能算法工程师打造的校招简历模板，突出强化学习、计算机视觉、机器人控制、SLAM及PyTorch等核心技能。适合人工智能与机器人行业应届生使用，结构清晰、重点突出，帮助求职者在校招中脱颖而出。
模板亮点
- 突出AI与机器人核心技能
- 专为校招场景优化布局
- 清晰展示项目与科研经历
- 支持技术栈可视化呈现
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适用人群
本模板特别适合机器人/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
机器人算法方向硕士应届生，专注于具身智能与强化学习在移动操作场景的落地。具备扎实的数学基础与代码能力，熟悉从感知到控制的全链路算法开发。在多个科研项目中独立承担核心模块，拥有顶会论文发表经历及知名大厂实习经验，致力于构建更智能、更通用的机器人系统。
工作经历
具身智能算法实习生
字节跳动
- 参与家庭服务机器人“视觉 - 语言 - 动作”（VLA）大模型的微调与部署，基于 PyTorch 框架优化策略网络，使机器人在复杂家居环境中的任务成功率提升 18%。
- 设计并实现基于稀疏奖励的强化学习训练流程，解决长序列任务中的信用分配问题，将训练收敛速度加快 30%，相关成果应用于内部测试版本。
- 负责仿真环境到真机迁移（Sim2Real）的域随机化策略开发，通过引入动态光照与纹理干扰，显著降低了真机部署时的调试成本。
项目经历
基于深度强化学习的非结构化环境移动抓取研究
哈工大机器人研究所
- 针对未知物体抓取难题，提出一种融合视觉特征与触觉反馈的分层强化学习架构，在真实机械臂平台上实现了对未见物体的零样本抓取，成功率达 85%。
- 利用 RGB-D 相机数据构建局部体素地图，结合改进的 D* Lite 算法进行实时路径规划，将动态避障响应时间压缩至 50ms 以内。
- 独立完成从算法仿真（Isaac Gym）到真机（Franka Emika）的全流程验证，撰写技术报告并被实验室采纳为后续项目的基准方案。
多传感器融合的室内语义 SLAM 系统
哈工大机器人研究所
- 基于 ORB-SLAM3 框架，引入轻量级语义分割网络，实现了带有语义标签的稠密地图构建，支持机器人进行“去厨房拿杯子”等高层指令解析。
- 优化后端位姿图优化模块，通过剔除动态物体特征点，在人流密集场景下的定位漂移误差降低 40%，鲁棒性显著增强。
- 该系统在实验室开放日展示中接待了超过 200 人次的参观演示，运行稳定无故障。
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
编程语言与框架
Python · C++ · PyTorch · TensorFlow · ROS/ROS2
机器人算法
SLAM (ORB-SLAM, VINS) · 路径规划 (A*, RRT) · 运动控制 (MPC, PID) · 机械臂逆解
人工智能
深度强化学习 (PPO, SAC) · 计算机视觉 (YOLO, SegFormer) · 多模态大模型 · Sim2Real
工具与平台
Linux · Git · Docker · Isaac Sim/Gym · Gazebo
证书资质
NVIDIA Jetson AI 认证专家
NVIDIA
英语六级（CET-6）
教育部考试中心
获奖经历
研究生国家奖学金
教育部
表彰在科研创新与学术成果方面的卓越表现，获奖比例前 2%。
RoboMaster 机甲大师赛全国二等奖
DJI 大疆创新
作为算法组长带领团队从 300+ 支队伍中脱颖而出，获全国总决赛银奖。
ICRA 最佳论文提名
IEEE ICRA
关于具身智能强化学习的研究论文获会议最佳论文提名（Top 5%）。
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