最近，稚暉君創業的智元機器人公司又開始各種“搖人”了，除了 2026 屆校園招聘正式啓動之外，最引人矚目的當屬新發布的「優才計劃」。
怎麼樣？這個名字是不是看起來就不一般？
沒錯，這個屬於智元的高端人才招聘計劃，面向全球頂尖技術人才的公開招聘。
並且智元的這次優才計劃主要聚焦在兩個重點核心研發部門，分別是：
「智元 X-Lab」 和 「智元具身研究中心」。
其中「X-Lab」是智元 CTO-Office 下設面向極致創新的預研部門，組織架構高度扁平，由 CTO 稚暉君直接管理。
而「智元具身研究中心」則是由羅劍嵐博士牽頭組建，聚焦在下一代具身智能系統的全棧研發和產業落地。
眾所周知，今年上半年智元官宣了一項重大的人事變動，即：羅劍嵐博士正式加入團隊，出任首席科學家並牽頭組建「智元具身智能研究中心」，主導前沿算法研發與工程化落地。
提到羅劍嵐博士，相信不少對機器人研發和具身智能領域感興趣的同學並不陌生。沒錯，他正是 UC Berkeley 那個 18 萬引大佬 Sergey Levine 團隊的核心成員。
1993 年出生的羅劍嵐，本科畢業於武漢理工大學。憑藉對機器人技術的狂熱，大二起便跟隨導師田哲文參與科研項目並發表了多篇核心期刊論文，後來還獲得了美國數學建模比賽一等獎。
2015 年，他在全球 1500 名申請者中脱穎而出，成為當年加州大學伯克利分校機器人與智能機器實驗室唯一錄取的中國學生，並獲全額獎學金。
眾所周知，在具身智能包括人形機器人領域 UC Berkeley 一直屬於神一般存在。而能從一所 211 本科為起點，並狂砍 UC Berkeley 競爭極為殘酷的王牌專業 offer，羅劍嵐博士當年的這段求學經歷堪稱傳奇。
博士畢業後，羅劍嵐帶着學術界的鋒芒踏入工業界，先後擔任 Google X 和 Google DeepMind 研究科學家。在此期間，他參與了多個前沿機器人項目，並與機器人學習領域的泰斗 Stefan Schaal 教授合作，鑽研從底層動力學到上層控制的完整技術鏈。
直到 2022 年，羅劍嵐博士又重返伯克利從事博士後研究，併成為具身智能領域大佬 Sergey Levine 團隊的核心成員。
加入智元后，羅劍嵐所帶領的智元具身研究中心在行業內都是非常頂尖的研發團隊。
而這次招聘，從智元所放出來的優才計劃研究方向來看，主要分為：
- 真機強化學習
- 運動控制算法
- 感知/規控/力控算法
- 多模態大模型（VLA/VLM）
等幾大主要方向，所以在這幾個方面有所研究和積累的同學，果斷可以試試這個行業啊，後面發展潛力還是很大的。
那除了上面的這種頂尖技術人才招聘計劃，我看智元的官網也常年更新各類社招崗位信息。
從官網的一些招聘信息來看，其工作地點主要 base 在北京、上海和深圳。
就技術研發崗而言，其招聘崗位主要集中在大模型、感知、規控、運控、具身操作等算法崗，除此之外也有不少系統架構、軟件開發、測試以及硬件工程師相關的崗位。
而非技術崗這一塊，智元也提供了包括生產/營運、市場、銷服、策劃以及其他諸多職能類和支持類崗位。
再看一下具體的崗位 JD 可以發現，這家公司在招聘時尤其注重專業技術能力。
算法類我們就以「運控算法工程師」崗位為例，大家可以感受一下他們的招聘標準和要求。
職位描述
- 負責機器人運動控制算法的研究和開發實現；
- 發現和解決算法開發過程中出現的技術問題，根據機器人運動特性為本體/算法協同設計提出建設性意見和改進方向；
- 參與機器人前沿控制技術預研，對相關技術成果資料進行查閲、整理及歸納。
職位要求
- 碩士及以上學歷，控制工程與控制理論、機械電子、計算機、自動化等相關專業；
- 掌握機電系統閉環控制方法，熟悉模仿學習、深度強化學習算法，具有實際機電系統控制系統設計經驗；
- 熟悉機器人學、剛體運動學、剛體動力學；掌握常用的FK/IK方法，熟悉RBDL、Pinocchio等動力學庫；
- 熟練使用C++及python、isaac gym以及mujuco等仿真器。
加分項
- 有參與過機器人競賽（如RoboCup、DARPA挑戰賽）經驗；
- 有發表過相關頂會論文（ICRA、IROS、RSS、ICLR、NeurIPS等）；
- 有深度獨立負責相關產品或項目相關的經驗。
而類似於「C++軟件工程師」這樣的開發類崗位，其所要求的編碼經驗和工程能力也都是需要與機器人控制、通信協議、中間件等強相關。
除此之外，我在裏面還看到了很多與實習相關的崗位招聘，大模型實習、具身算法實習、規控算法實習等等都有，對這方面感興趣的在校同學也可以關注一波。
最近一年來，具身智能和機器人這個賽道可謂是持續升温，作為科技密集型行業，感覺後面潛力還是挺大的，感興趣的小夥伴不妨可以試試。
另外隨着智能水平的提升，機器人的應用窗口期也在加速到來，就像羅劍嵐博士所説的，相信再過一段時間，在特定場景下具備使用價值且有持續學習能力的機器人可能會提前到來，我們也可以期待一波。
注：本文在GitHub開源倉庫「編程之路」 https://github.com/rd2coding/Road2Coding 中已經收錄，裏面有我整理的6大編程方向(崗位)的自學路線+知識點大梳理、面試考點、我的簡歷、幾本硬核pdf筆記，以及程序員生活和感悟，歡迎star。
