酷睿程2026秋招解读：硬件销售岗并存，北京落户与薪资分析
酷睿程2026秋招启动，覆盖硬件技术与市场销售岗位。本文解析其在智能电网领域的行业稳定性、北京落户机会及薪资真相，帮助工科生判断投递价值。
小柚
13820268899|xiaoyou_dev@163.com|深圳市
个人总结
计算机专业应届生，专注具身智能与路径规划算法研究。熟练掌握C++/Python及PyTorch框架，具备扎实的强化学习理论基础。曾在头部科技公司实习，参与多足机器人运动控制项目，成功将复杂地形通过效率提升35%。渴望在自动驾驶或机器人领域深耕，用算法解决物理世界的实际导航难题。
工作经历
具身智能算法实习生
大疆创新
- 参与公司新一代教育机器人的运动控制模块开发，基于C++重构底层状态机逻辑，使指令响应延迟从45ms降低至28ms。
- 利用PyTorch搭建PPO强化学习模型，模拟机器人在非结构化环境中的避障行为，经过200万步训练后，复杂场景下的碰撞率降低了18%。
- 协助正式员工进行实机调试，收集并清洗约5GB的传感器日志数据，优化了SLAM建图过程中的特征点匹配算法。
项目经历
基于分层强化学习的四足机器人崎岖地形适应系统
广东工业大学智能机器人实验室
- 针对传统规划算法在碎石、台阶等不规则地形易失效的问题，设计了一套分层强化学习架构，高层负责步态选择，底层负责关节力矩控制。
- 使用MuJoCo物理引擎构建高保真仿真环境，引入课程学习策略逐步增加地形难度，解决了稀疏奖励导致的训练不收敛问题。
- 最终模型在仿真测试中实现了92%的地形通过率，相比基准A*算法在动态障碍物场景下规划耗时减少40%，相关成果获校级挑战杯特等奖。
仓储物流AGV多车协同路径规划系统
云帆网络科技
- 针对电商仓库多AGV并发运行时的死锁与拥堵问题，开发了基于时间窗的改进A*多智能体路径规划算法（MAPF）。
- 采用Python进行原型验证，引入冲突检测机制与优先级调度策略，在50台AGV规模的仿真测试中，整体任务完成时间缩短了22%。
- 将算法封装为Docker容器部署于测试服务器，编写技术文档并协助后端团队完成API接口对接，支持实时动态重规划功能。
教育背景
广东工业大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
编程语言
C++ · Python · MATLAB
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · OpenCV
核心算法
路径规划 (A*/RRT*) · 强化学习 (PPO/SAC) · SLAM · 运动控制
工具与平台
Linux · ROS/ROS2 · Git · Docker · MuJoCo
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适用人群
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