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机器人/测试高级经理(SY0010)

40000-55000
上海-上海 -浦东新区 | 5年以上经验 | 本科学历
2026-06-11 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 职位描述 主导人形机器人全栈模块测试策略制定:覆盖硬件(机械结构、传感器、驱动单元、电源系统等)与软件(操作系统、算法层、应用层、通信协议等)全维度测试场景; 制定测试方案:根据人形足式轮式机器人功能(如步行、轮行、抓取、平衡控制、感知识别等),设计系统级及模块级测试方案。负责规划从单元、集成到整机的全流程测试计划,明确测试目标、覆盖范围与判定标准。能根据测试现场情况和系统表现,灵活调整方案,识别关键问题并提出优化建议。 搭建软硬件自动化测试平台:覆盖功能、性能、稳定性及可靠性测试; 推动全栈测试技术落地:如硬件自动化测试脚本开发、软件仿真测试环境搭建、跨模块联调工具优化; 输出软硬件测试综合报告:分析模块间依赖风险(如硬件延迟对软件算法的影响),支撑产品整体质量改进; 跟踪行业全栈测试标准:如机械安全、软件信息安全,将硬件可靠性测试与软件性能测试方法论融合应用。 测试执行与团队管理:统筹搭建测试环境,包括仿真平台、测试工装及实物场景。建立问题追踪与回归验证机制,确保问题闭环。持续优化测试流程与工具链,构建测试标准体系,提升团队测试效率与复现率。 职位要求 经验背景 本科及以上学历(985),计算机、自动化、控制工程、机械电子等相关专业。 5年以上机器人或复杂机电系统测试经验,具备团队管理经验。 有足式、轮式或人形机器人项目经验者优先。 熟悉机器人国际认证标准(CE)。 核心能力 具备系统级测试方案设计与任务分解能力,熟悉软硬件联调测试流程。 具备优秀的项目推进、团队管理与跨部门沟通能力。 善于从测试数据与问题中抽象出系统规律,推动产品质量持续改进。 技术技能 熟悉机器人系统架构(ROS/ROS2、中间件通信、传感器融合、运动控制)。 理解足式与轮式运动控制逻辑,对姿态控制、步态稳定性、平衡算法有一定认识。 具备使用 Python/C 进行自动化测试脚本或仿真测试的能力更佳。 优先考虑 有机器人整机调试、测试工具链搭建或测试自动化平台经验。 对人形机器人有浓厚兴趣,具备强烈的质量意识与责任心。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 互联网服务
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  • 500万
职位描述: 主导面向机器人的多传感器融合SLAM系统(LiDAR/Visual/IMU/编码器/触觉等)的方案选型、传感器布局、驱动开发及核心算法设计,确保机器人在高动态状态、复杂地形下的定位精度与鲁棒性。 负责从传感器标定(在线/离线)、前端特征提取、后端图优化到嵌入式平台(CPU/NPU)的全流程开发,针对资源受限环境进行系统性的性能调优(内存/CPU占用、实时性),解决运动抖动对感知的干扰。 解决动态环境、弱纹理、光照剧变、长走廊等极端场景下的定位漂移与建图难题;评估并引入新型传感器(如事件相机、固态雷达),提升系统适应性。 跟踪并预研前沿技术(如神经SLAM、语义SLAM、Gaussian Splatting、深度学习辅助定位等),构建标准化场景数据库,建立自动化评测体系及闭环迭代流程。 与感知团队深度协同,定义语义地图接口,实现感知与定位的深度融合;指导中初级工程师技术攻关,输出高质量技术文档、专利及代码规范。 任职要求 硕士及以上学历,计算机、机器人、自动化、测绘遥感等相关专业,数学基础扎实(线性代数、概率论、非线性优化)。 精通C (具备高性能算子优化能力)及Python,拥有良好的编程规范与大规模代码重构经验。 深入理解SLAM全栈技术:前端(特征/直接法)、后端(因子图、BA)、回环检测、多传感器融合(EKF/UKF/图优化)。 熟练掌握主流开源框架(LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO、ORB-SLAM、VINS、Cartographer等),并对至少一种框架有源码级深入研究、重构或量产优化经验。 熟练使用优化库(Ceres/GTSAM)及点云处理库(PCL/Open3D)。 具备完整的激光SLAM或多传感器融合SLAM系统从0到1构建及量产落地经验。 有丰富的多传感器联合标定与调试经验,熟悉各类激光雷达(单线/多线/固态)及相机特性。 熟悉ROS/ROS2体系及高性能中间件,有在实时嵌入式系统或分布式系统上的部署经验。 熟悉移动机器人平台特性(足式/四足/轮式),能解决运动耦合带来的感知挑战。 加分项 在ICRA、IROS、CVPR等会议发表论文,或在知名机器人算法竞赛中获奖。 具备深度学习模型(检测/分割/NeRF/3GS)引入SLAM后端进行动态剔除、语义建图或重定位的实战经验。 拥有大规模场景重定位、地图长效更新、多机协同建图(Multi-Agent SLAM)项目经验。 具备丰富的足式机器人真机调试经验,能有效解决高动态运动下的感知失效问题
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