具身智能/机器人算法工程师简历模板（人工智能/机器人校招）
专为具身智能与机器人领域校招应届生打造的算法工程师简历模板。重点突出深度学习、多传感器融合、运动控制、VLA模型及决策规划等核心技能。模板结构清晰，适合展示科研项目、竞赛经历及技术栈，帮助人工智能与机器人专业的毕业生在求职中脱颖而出。
模板亮点
- 突出深度学习与VLA模型项目经历
- 专为多传感器融合技能设计展示模块
- 清晰呈现运动控制与决策规划能力
- 适配校招场景的科研与竞赛版面
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适用人群
本模板特别适合具身智能/机器人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方向，具备扎实的深度学习与多传感器融合理论基础。在VLA模型微调及复杂场景下的运动控制规划有落地实践，熟悉从仿真到真机的部署全流程。致力于通过算法创新提升机器人在非结构化环境中的感知决策能力，期待在具身智能领域持续深耕。
工作经历
具身智能算法实习生
宇树科技
- 参与四足机器人复杂地形适应算法开发，基于深度强化学习优化步态规划策略，使机器人在碎石路面的通行成功率从75%提升至92%。
- 负责激光雷达与IMU的多传感器融合模块调试，改进卡尔曼滤波参数整定方法，将定位漂移误差控制在0.5%以内。
- 协助搭建Sim2Real迁移训练框架，通过在Isaac Gym中的大规模并行训练，减少了真机调试时间约40%。
项目经历
基于VLA模型的桌面操作机器人系统
哈工大机器人实验室
- 独立设计并实现端到端的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，利用开源数据集微调Transformer架构，实现对自然语言指令的精准理解与执行。
- 构建包含500+条指令的桌面操作数据集，解决长尾场景下的泛化问题，模型在未见物体上的零样本抓取成功率达到85%。
- 完成算法在NVIDIA Jetson Orin边缘计算平台的部署优化，推理延迟降低至120ms，满足实时交互需求。
动态环境下的移动机器人路径规划
全国大学生机器人竞赛
- 针对动态障碍物避让难题，提出改进的时间弹性带（TEB）局部规划算法，引入社会力模型预测行人轨迹，碰撞率降低60%。
- 负责全局路径搜索模块，结合A*算法与动态窗口法，在地图更新频率为5Hz的情况下，规划耗时稳定在30ms以内。
- 带领5人团队完成整机联调，最终在全国总决赛中获得亚军，算法模块获“最佳技术创新奖”。
教育背景
哈尔滨工业大学
本科 · 自动化
技能专长
编程语言
Python · C++ · CUDA
框架与工具
PyTorch · TensorFlow · ROS/ROS2 · Isaac Sim · Gazebo
算法领域
深度学习 · SLAM · 运动规划 · 多传感器融合 · 强化学习
专业技能
VLA模型微调 · Sim2Real迁移 · 嵌入式部署 · 点云处理
证书资质
NVIDIA深度学习加速器认证
NVIDIA
ROS2开发者认证
Open Robotics
获奖经历
全国大学生机器人竞赛亚军
中国自动化学会
作为核心算法负责人，主导路径规划与感知融合模块开发，助力团队从300支参赛队伍中脱颖而出。
国家奖学金
教育部
表彰在学术科研及竞赛创新方面的综合优异表现，获奖比例为本专业前2%。
挑战杯省级金奖
共青团黑龙江省委
参赛项目《面向家庭服务的具身智能助手》在省级决赛中获评最高奖项，重点展示了VLA技术的应用潜力。
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