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人形机器人高级工业设计师(机械工程约束)

15000-30000
广东-广州 | 5年以上经验 | 本科学历
2026-06-12 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 【岗位定位】 你是机器人的 皮肤与性格 赋予者。核心职责是定义机器人的视觉形态、人机交互方式与品牌基因,但你必须对机械运动和空间约束有骨子里的敬畏,设计出的不仅是好看的 壳 ,更是能与动态 骨骼 完美共舞的 铠甲 。 【岗位职责】 1、产品视觉语言(PI)与概念设计:定义人形机器人的整体形态、曲面语言与品牌辨识度,输出高质量的设计草图、2D渲染图。 2、三维曲面建模与CMF设计:使用Alias/Rhino等进行高级曲面建模,制定色彩、材料、表面处理(CMF)方案,规避人形机器人的 恐怖谷效应 ,赋予其亲和力与科技感。 3、动态包容设计(核心融合点):在概念阶段即引入运动学约束,设计能包容关节大范围旋转、伸缩的外壳形态与分割线;设计合理的分件与动态接缝,确保机器人在剧烈运动时外壳不干涉、不异响。 4、人机工程与交互创新:基于认知心理学与人体工学,设计机器人头部/面部交互状态灯、操作按钮、把手及拾音/视觉传感器的视窗布局,确保交互的直觉性。 5、工程妥协与曲面冻结:与机械工程师紧密配合,在MD空间受限时,能快速给出兼顾美感与可制造性的曲面修改方案;主导外观A面的最终交付。 6、手板与量产跟进:跟进外观手板的打磨、喷漆与CMF实现;解决从CNC手板到注塑/压铸量产过程中产生的缩水、夹水纹、分型线等影响外观品质的工程问题。 【任职要求】 1、学历与经验:工业设计、交通工具设计等相关专业本科及以上学历;5年以上智能硬件/机器人/汽车/高端消费电子的工业设计经验。 2、软件技能:精通 Rhino / Alias 等曲面建模软件;精通 KeyShot / Blender 等渲染引擎;熟练使用2D软件(PS/AI)进行草图推演;能使用SolidWorks等工程软件查看MD模型并进行基础判断。 3、专业硬实力:对CMF有深刻理解,熟悉塑胶、金属、透明/半透明材料的表面处理工艺;具备极强的曲面光影把控能力与细节偏执。 4、机械约束意识(差异化要求):绝非只画 静态黑盒 的设计师。必须理解空间体积、拔模角、运动干涉等物理限制;能在设计初期主动向MD团队询问 这里运动极限是多少 ,并以此作为设计的边界条件;能看懂基本的工程剖面图。 加分项:有动态产品(无人机、云台、机器人、可穿戴设备)工业设计经验;了解硅胶/弹性体在活动关节上的应用;具备UX/UI设计基础。 【投递要求】 简历 作品集(必须):作品集需展示从草图到3D的推演过程,重点展示动态产品的外壳分割逻辑、接缝处理、以及如何与内部结构相适配的过程。纯静态消费品设计且无结构拆解展示者不予考虑。
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
  • 民营企业
  • 10-50人
  • 500万
【岗位职责】 1、负责视频分析、视频理解、目标检测、行为识别等算法的研发与优化,重点面向视频中的人物、物体、动作、行为事件进行检测、跟踪、识别和分析。 2、聚焦视频场景下的行为分析任务,包括目标检测、目标跟踪、人体姿态估计、动作识别、时序行为定位、异常行为检测等,能够识别视频中人物行为及其发生的时间段。 3、负责基于小模型、轻量化模型或多模态模型的视频分析算法开发,包括 YOLO 系列、RT-DETR、SlowFast、TSM、VideoMAE、Transformer 类视频模型等方向的研究、训练、微调和优化。 4、负责算法模型的训练、调参、评估和性能优化,提升模型在复杂场景下的准确率、召回率、鲁棒性和推理效率。 5、负责视频分析算法的工程化落地,与产品、业务、后端、前端或边缘设备团队协作,推动算法在实际业务场景中的部署、验证和持续迭代。 6、跟踪视频理解、行为识别、目标检测、多模态视频分析等方向的前沿技术,结合业务需求提出可落地的算法优化方案。 【任职资格】 1、计算机科学、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历,优秀本科生也可考虑。 2、具备计算机视觉、视频分析、目标检测、行为识别、动作识别、目标跟踪等一个或多个方向的算法研发经验。 3、熟悉常见视觉算法模型,包括但不限于 YOLO 系列、Faster R-CNN、RT-DETR、ByteTrack、BoT-SORT、DeepSORT、SlowFast、TSM、VideoMAE、U-Net、SAM 等。 4、熟练掌握 Python,熟悉 C 者优先;熟练使用 PyTorch,具备模型训练、调参、复现和性能优化能力。 5、熟悉视频数据处理流程,包括视频抽帧、数据标注、数据增强、模型训练、指标评估、误检漏检分析和难例挖掘。 6、具备较好的工程落地能力,能够根据实际场景对模型进行轻量化、加速和部署优化,熟悉 OnNX、TensorRT、OpenVINO、NCNN 等工具者优先。 7、学习能力和逻辑思维能力强,具备团队合作精神,做事细致认真负责。 【加分项】 1、有行为识别、异常行为检测、时序动作定位、人员作业规范分析、安防视频分析、工业视频分析等项目经验者优先。 2、有小模型部署、边缘端部署、实时视频流分析经验者优先。 3、熟悉多摄像头视频分析、目标重识别 ReID、轨迹分析、跨镜追踪者优先。 4、有多模态大模型、视频理解大模型、视频生成模型相关经验者优先,但不作为硬性要求。 5、在视频理解、目标检测、行为识别、多模态学习等方向发表过论文,或有相关竞赛、开源项目经验者优先。
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