机器人算法工程师简历模板（人工智能/机器人校招）
专为人工智能与机器人行业校招应届生打造的简历模板，突出强化学习、SLAM、ROS/ROS2等核心技能。模板结构清晰，重点展示项目经历与技术栈，帮助求职者在激烈的校招竞争中脱颖而出，适用于申请机器人算法工程师、自动驾驶算法岗等职位。
模板亮点
- 突出强化学习与SLAM项目经历
- 优化ROS/ROS2技能展示模块
- 适合校招场景的简洁布局
- 强调算法竞赛与科研成果
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适用人群
本模板特别适合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
华中科技大学控制科学与工程专业硕士，主攻机器人感知与决策算法。在SLAM建图、多传感器融合及强化学习路径规划方面有扎实的项目落地经验。熟悉ROS/ROS2开发环境，具备从仿真到真机部署的全流程能力。对自动驾驶与服务机器人领域充满热情，致力于通过算法优化提升机器人在复杂动态环境下的交互智能。
工作经历
自动驾驶算法实习生
大疆车载
- 基于ROS2框架重构了泊车场景下的局部定位模块，引入紧耦合的LIO（激光惯性里程计）方案，在弱纹理地下车库场景中，将定位漂移率降低了45%。
- 参与开发基于深度学习的动态障碍物轨迹预测算法，利用历史轨迹数据训练LSTM网络，使车辆在面对鬼探头等突发场景时的制动响应时间缩短了120ms。
- 负责实车数据采集与标注工具的优化，编写Python脚本自动化处理路测数据，将数据预处理效率从人工的2小时/公里提升至15分钟/公里。
项目经历
复杂环境下仓储机器人自主导航系统
华中科技大学智能实验室
- 设计并实现了一套基于多线激光雷达与IMU融合的SLAM系统，针对仓储环境中高动态人流干扰问题，提出了一种基于语义分割的点云滤波策略，有效剔除了90%以上的动态噪点。
- 应用PPO强化学习算法训练机器人的局部避障策略，在Gazebo仿真环境中构建了包含狭窄通道和移动障碍物的测试场景，训练出的模型在真机测试中实现了零碰撞通行，平均通行效率较传统DWA算法提升25%。
- 完成算法在NVIDIA Jetson Orin平台上的部署与加速，通过TensorRT量化推理模型，将单帧感知延迟控制在30ms以内，满足实时性要求。
四足机器人地形自适应运动控制
全国大学生机器人大赛参赛项目
- 负责四足机器人的状态估计与步态规划模块，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）融合关节编码器与IMU数据，实现了在崎岖路面上机身姿态的稳定控制，倾角波动范围控制在±3度以内。
- 设计基于强化学习的盲走（Blind Locomotion）策略，使机器人仅凭本体感知即可适应楼梯、碎石等多种非结构化地形，成功助力团队获得RoboMaster总决赛二等奖。
教育背景
华中科技大学
硕士 · 控制科学与工程
华中科技大学
本科 · 自动化
技能专长
编程语言
C++ (STL/Modern C++) · Python · CUDA
机器人框架
ROS/ROS2 · MoveIt! · Gazebo · Isaac Sim
核心算法
SLAM (LOAM/LIO-SAM) · 路径规划 (A*/RRT*) · 强化学习 (PPO/SAC) · 多传感器融合
工具与库
OpenCV · PCL · PyTorch · TensorRT · Linux
证书资质
NVIDIA Deep Learning Institute - Autonomous Vehicles
NVIDIA
ROS2 Navigation Specialist
The Construct
获奖经历
全国大学生机器人大赛 RoboMaster 总决赛 二等奖
共青团中央
作为算法核心成员，主导了机器人自动瞄准与路径规划模块的开发。
研究生国家奖学金
教育部
表彰在科研创新与学术成果方面的优异表现。
ICRA 2025 最佳学生论文奖
IEEE ICRA
论文《Dynamic Obstacle Avoidance via Semantic-aware RL in Crowded Environments》被录用并获奖。
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