具身智能/自动驾驶算法工程师简历模板（人工智能/汽车/机器人校招）
专为具身智能与自动驾驶领域校招应届生打造的算法工程师简历模板。深度适配人工智能、汽车制造及机器人行业招聘需求，重点突出Python、C++编程能力，PyTorch/TensorFlow深度学习框架应用，以及SLAM、路径规划、多模态大模型等核心算法技能。模板结构清晰，技术栈展示专业，帮助求职者高效呈现项目经历与科研成果，提升通过简历筛选的概率。
模板亮点
- 聚焦SLAM与路径规划算法技能展示
- 突出多模态大模型与深度学习框架经验
- 适配车企与科技公司校招筛选标准
- 结构化呈现科研项目与技术竞赛成果
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适用人群
本模板特别适合具身智能/自动驾驶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/汽车/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
专注于具身智能与自动驾驶算法研究，具备扎实的数学基础与工程落地能力。熟练掌握多模态大模型在机器人场景的应用，擅长SLAM建图与复杂动态环境下的路径规划。拥有头部车企与AI实验室实习经历，致力于通过算法创新推动智能出行与机器人技术的实际落地。
工作经历
自动驾驶感知算法实习生
小鹏汽车
- 基于PyTorch框架优化BEVFormer感知模型，针对雨天和夜间低光照场景进行数据增强与微调，使目标检测mAP提升4.2%。
- 参与多传感器融合模块开发，利用时间序列对齐技术解决激光雷达与摄像头的数据同步延迟问题，将系统端到端延迟降低15ms。
- 协助构建包含10万帧的Corner Case数据集，编写自动化标注脚本将数据处理效率提升3倍，支持团队快速迭代长尾场景算法。
具身智能算法研究员
达闼科技
- 探索多模态大模型（VLM）在服务机器人指令理解中的应用，通过LoRA微调技术适配特定家务场景，指令执行准确率从78%提升至89%。
- 设计基于语义地图的导航策略，结合CLIP模型实现开放词汇下的物体定位，使机器人在未见过的家庭环境中找物成功率提高25%。
- 负责机器人抓取规划模块的仿真测试，在Isaac Gym中构建多样化物理场景，验证算法在动态障碍物干扰下的鲁棒性。
项目经历
基于视觉SLAM的室内移动机器人导航系统
华中科技大学机器人实验室
- 独立搭建基于ORB-SLAM3的视觉里程计系统，引入IMU预积分优化位姿估计，在快速运动场景下轨迹漂移误差减少30%。
- 设计改进的A*全局路径规划算法，结合动态窗口法（DWA）进行局部避障，实现在人流密集区域的平滑导航，平均通行时间缩短18%。
- 使用C++重构核心后端优化模块，利用g2o库进行图优化，将建图过程中的内存占用降低40%，成功部署于嵌入式Jetson Orin平台。
多模态驱动的机械臂灵巧操作研究
个人科研项目
- 构建图文对数据集训练专用小模型，实现通过自然语言描述生成机械臂抓取动作序列，在模拟环境中完成复杂堆叠任务的成功率达85%。
- 引入触觉反馈机制修正视觉误差，通过力控算法调整抓取力度，使易碎物品（如鸡蛋、玻璃杯）的无损抓取率提升至92%。
- 该项目成果撰写论文一篇，投稿至ICRA 2026会议，并开源代码库获得GitHub 200+ Stars。
教育背景
华中科技大学
本科 · 自动化
技能专长
编程语言
Python · C++ · CUDA · MATLAB
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · ONNX · OpenCV
核心算法
SLAM (ORB-SLAM/VINS) · 路径规划 (A*/RRT*) · 多传感器融合 · Transformer架构
工具与平台
ROS/ROS2 · Linux · Docker · Git · Isaac Sim
证书资质
NVIDIA深度学习加速器认证
NVIDIA
英语六级（CET-6）
教育部考试中心
获奖经历
全国大学生机器人大赛RoboMaster一等奖
共青团中央
作为算法队长负责视觉识别与自动瞄准系统开发，带领团队在全国500支队伍中脱颖而出。
美国大学生数学建模竞赛H奖
COMAP
建立微分方程模型解决无人机编队控制问题，论文被评为前7%优秀论文。
国家励志奖学金
教育部
表彰在学术研究与社会实践中的综合优异表现。
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