【北斗】具身智能系统工程师

深圳 · 校招 · 2027 届 · 硕士

长期有效

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任职要求

【岗位要求】
1.计算机、机器人工程、控制工程、人工智能或相关专业背景，硕士及以上优先；
2.具有丰富的具身智能系统研发经验，熟悉具身智能的数据采集与标注流程、仿真训练框架（如Isaac Sim、MuJoCo、Habitat、SAPIEN等）、以及具身大模型（如RT-2、Octo、VLA等）的训练与部署；
3.对具身智能评测体系有深入理解，熟悉主流具身智能基准测试（如CALVIN、BEHAVIOR-1K、ManiSkill、EmbodiedQA等），能够设计面向业务场景的自定义评测方案；
4.具备EE架构与硬件协同设计能力，熟悉传感器选型与多模态融合、嵌入式计算平台（如NVIDIA Jetson、高通RB5等）、实时操作系统与中间件（如ROS 2），有软硬件联合调试经验；
5.具备跨学科综合能力，能够整合计算机视觉、自然语言处理、运动规划、控制理论、机械/电子工程等领域的知识，解决具身智能系统工程问题；
6.能够产出具身智能原型系统，以DEMO和原理样机推动团队对新技术的采纳与技术路线的决策；
7.熟悉具身智能前沿进展，持续跟踪学术界与工业界动态（如Open X-Embodiment、ABot-World、VLA等开源体系与数据集），能够结合行业研究为产品定位提供输入。
8.具备主动学习与探索AI新工具、新方法的意识，能持续将AI能力融入实际工作场景并独立落地；对AI工具有实际使用经验，能清晰阐述利用AI解决复杂问题的思路与方法，保持对AI前沿趋势的敏感度。
【岗位吸引力】
1.具身智能前沿赛道依托丰富的履约场景和真实物理交互数据，为具身智能研究与工程落地提供业界稀缺的数据基础与验证环境
2.从论文到产品，看见技术改变世界你的研究不会停留在 paper 上——美团提供完整的"研究→工程→产品→规模化"落地链路，让你亲眼看到自己的技术在真实世界中运行、迭代、创造价值
3.AI-Native，扁平成长全面拥抱AI工具，充足GPU算力支持大模型训练，扁平管理鼓励创新；北斗计划提供顶级导师一对一指导，快速成长

岗位描述

【岗位职责】

美团是中国领先的生活服务科技平台，拥有覆盖数千万商户与数亿用户的真实履约网络。美团无人机是全球率先实现城市低空配送常态化运营的团队。我们正将具身智能技术引入大规模真实物理场景，探索"让机器像人一样理解世界、自主行动"的下一代智能体。

在该岗位中您将负责：

1.定义并设计具身智能本体架构，结合应用场景（无人机、移动机器人、人形机器人等）定义形态、自由度、感知-决策-执行链路，形成从概念到功能定义的系统方案；
2.构建并优化具身数据采集与训练软件系统，涵盖多模态数据（视觉、力觉、IMU、关节状态等）采集、仿真数据合成、数据标注与增强、以及端到端训练pipeline的设计与部署；
3.建立并完善具身智能系统测评体系，设计面向真实场景的评测指标与基准测试方案，覆盖感知理解、任务规划、运动控制、人机协作、鲁棒性与安全性等维度，推动测评从仿真到实机的闭环验证；
4.掌握具身智能EE架构，理解传感器选型与融合（视觉、IMU、力/力矩、触觉等）、计算平台选型与边缘部署、功耗与实时性约束，能够主导或深度参与软硬件协同设计；
5.推动具身智能技术与机器人硬件的深度融合，探索基于大模型、生成式AI的具身智能新范式，并能够通过原型系统验证技术可行性；
6.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量。

【任职要求】

【岗位要求】

1.计算机、机器人工程、控制工程、人工智能或相关专业背景，硕士及以上优先；
2.具有丰富的具身智能系统研发经验，熟悉具身智能的数据采集与标注流程、仿真训练框架（如Isaac Sim、MuJoCo、Habitat、SAPIEN等）、以及具身大模型（如RT-2、Octo、VLA等）的训练与部署；
3.对具身智能评测体系有深入理解，熟悉主流具身智能基准测试（如CALVIN、BEHAVIOR-1K、ManiSkill、EmbodiedQA等），能够设计面向业务场景的自定义评测方案；
4.具备EE架构与硬件协同设计能力，熟悉传感器选型与多模态融合、嵌入式计算平台（如NVIDIA Jetson、高通RB5等）、实时操作系统与中间件（如ROS 2），有软硬件联合调试经验；
5.具备跨学科综合能力，能够整合计算机视觉、自然语言处理、运动规划、控制理论、机械/电子工程等领域的知识，解决具身智能系统工程问题；
6.能够产出具身智能原型系统，以DEMO和原理样机推动团队对新技术的采纳与技术路线的决策；
7.熟悉具身智能前沿进展，持续跟踪学术界与工业界动态（如Open X-Embodiment、ABot-World、VLA等开源体系与数据集），能够结合行业研究为产品定位提供输入。
8.具备主动学习与探索AI新工具、新方法的意识，能持续将AI能力融入实际工作场景并独立落地；对AI工具有实际使用经验，能清晰阐述利用AI解决复杂问题的思路与方法，保持对AI前沿趋势的敏感度。

【岗位吸引力】

1.具身智能前沿赛道依托丰富的履约场景和真实物理交互数据，为具身智能研究与工程落地提供业界稀缺的数据基础与验证环境
2.从论文到产品，看见技术改变世界你的研究不会停留在 paper 上——美团提供完整的"研究→工程→产品→规模化"落地链路，让你亲眼看到自己的技术在真实世界中运行、迭代、创造价值
3.AI-Native，扁平成长全面拥抱AI工具，充足GPU算力支持大模型训练，扁平管理鼓励创新；北斗计划提供顶级导师一对一指导，快速成长

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该岗位可能会问的问题

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请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子

类型专业能力·难度中等

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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}

MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树

类型专业能力·难度困难

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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少

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类型项目经历·难度中等

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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少

什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣

类型专业能力·难度简单

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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择

如何设计一个高并发的秒杀系统

类型情景/案例·难度困难

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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃

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