具身智能算法工程师简历模板（人工智能/机器人校招）
专为具身智能算法工程师打造的校招简历模板，深度适配人工智能与机器人行业。模板突出展示Python、PyTorch、强化学习、VLM/VLA及ROS等核心技能，结构清晰，重点突出项目经历与科研成果，帮助应届生在激烈的校招竞争中脱颖而出。
模板亮点
- 针对具身智能领域优化技能展示模块
- 强化学习与多模态模型项目经历专区
- 适配校招场景的科研与竞赛经历排版
- 清晰展示ROS与机器人开发技术栈
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适用人群
本模板特别适合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
聚焦具身智能与机器人算法领域，具备扎实的深度学习与强化学习理论基础。熟练掌握PyTorch框架及ROS系统，在视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型微调与仿真环境部署上有完整项目落地经验。致力于通过多模态感知与决策算法，提升机器人在复杂非结构化环境中的交互能力与任务执行效率。
工作经历
具身智能算法实习生
宇树科技
- 参与四足机器人导航算法迭代，基于深度强化学习（PPO算法）优化复杂地形下的步态稳定性，在仿真测试中跌倒率降低约18%。
- 协助构建大规模机器人操作数据集，利用Python脚本自动化清洗并标注超过5万条视觉 - 动作配对数据，支撑团队VLA模型的预训练工作。
- 负责ROS节点的开发与维护，实现了激光雷达点云数据与视觉传感器的时间同步，将感知延迟从120ms压缩至85ms以内。
项目经历
基于VLM的家庭服务机器人指令跟随系统
华中科技大学智能机器人实验室
- 独立设计并实现端到端的指令跟随框架，冻结预训练视觉语言模型（VLM）参数，仅通过LoRA微调适配特定家居场景，显存占用减少40%。
- 开发自然语言到机器人动作原语的映射模块，支持“把桌上的红色杯子拿给我”等长尾指令解析，在自建测试集上任务成功率达到82%。
- 将算法部署至NVIDIA Jetson Orin边缘计算平台，通过TensorRT加速推理，使系统实时帧率稳定在25FPS，满足实时交互需求。
多机械臂协同搬运仿真环境搭建
个人开源项目
- 基于Isaac Gym构建高保真物理仿真环境，模拟双机械臂协同搬运易碎物品的动态过程，支持并行训练上千个环境实例。
- 设计多智能体奖励函数，解决协作过程中的冲突避让问题，使协同任务完成时间较单臂串行操作缩短35%。
- 开源项目代码至GitHub，获得150+ Star，并被校内两个科研小组引用作为强化学习教学案例。
教育背景
华中科技大学
本科 · 人工智能
技能专长
编程语言与框架
Python · C++ · PyTorch · TensorFlow
具身智能核心
强化学习 (RL) · 视觉 - 语言 - 动作模型 (VLA) · 模仿学习 · 运动规划
机器人系统
ROS/ROS2 · Gazebo · Isaac Sim · Linux
工具与部署
Git · Docker · TensorRT · OpenCV
证书资质
NVIDIA Deep Learning Institute - Fundamentals of Deep Learning
NVIDIA
ROS Developer Certification (Level 1)
The Open Source Robotics Foundation
获奖经历
全国大学生机器人竞赛（RoboMaster）算法赛道一等奖
DJI大疆创新
负责战队自动瞄准与路径规划算法开发，在决赛阶段实现了对移动目标95%以上的识别准确率。
国家奖学金
中华人民共和国教育部
表彰在学术研究与创新实践方面的综合优异表现，获奖比例为本科生前0.2%。
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