高德-Agent 算法工程师(具身导航)-视觉技术中心
北京 ·3年以上·硕士
北京
需计算机、机器人或人工智能相关专业硕士学历,3年以上大模型、多模态或具身智能研发经验,具备Agent算法研发与落地能力。
薪资面议
职位描述
团队介绍
高德地图视觉技术中心(AMAP CV Lab)
高德地图日均服务数亿用户,每日处理超百亿级位置与视觉数据。视觉技术中心是高德的核心技术引擎,深耕空间智能、具身智能、世界模型等AGI前沿方向。我们的核心使命:以空间智能为锚点,打造物理世界的智能体操作系统 ABot。我们不做“刷榜模型”,而是打造能在开放世界中自主决策、安全执行、持续进化的智能体系统。你的研究,将直接改变数亿人的出行方式。
GitHub 主页:https://github.com/amap-cvlab
我们的优势:独一无二的“空间智能-场景-生态”三角
1.空间智能深度:全栈覆盖三维重建、世界模型、多模态、具身导航、LLM/VLM/VLA/AI Agent,所有技术都服务于“让AI理解并作用于物理空间”。
2.场景广度:亿级用户真实验证,从封闭测试到开放街道,技术必须经得起现实世界的“毒打”,空间智能不能只存在于实验室。
3.生态高度:清华大学、北京大学、港科、中科院等深度合作,主导开源标准,你不是孤军奋战,而是站在全球空间智能研究的前沿。
岗位职责
1.负责机器人导航场景的生产级 Agent 核心算法与执行框架研发,建设上下文工程、任务编排、执行调度以及执行轨迹记录与回放等关键能力。
2.研究面向巡检、配送、导览等场景的长程任务规划,将复杂目标分解为可执行子任务,并实现地图、定位、规划、视觉导航等 Tool/Skill 的自主选择与调用。
3.设计面向长程任务的 Agent Memory 与状态管理机制,支持任务进度维护、执行历史记录、中断恢复和经验复用。
4.研究复杂开放环境下的执行验证与动态恢复机制,重点解决目标漂移、错误累积、上下文冗余及长程决策不稳定等问题,实现 retry、fallback 和 replan。
5.建设导航 Agent 的数据与评测闭环,围绕任务成功率、稳定性、恢复能力、执行成本和安全性持续优化算法,并推动其在真实机器人场景中落地。
【任职要求】
1.AI Native 思维:能够合理划分 Agent 与地图、定位、规划及机器人执行系统的职责边界,并将 Agent 能力融入真实机器人任务闭环。
2.无人区作战能力:敢于在缺乏成熟方案的方向独立推进算法实验,具备极客精神与战略定力。
3.开源影响力意识:能把工作沉淀为可被行业采纳的开源框架、数据集或 Benchmark。
4.跨团队协同力:能与产品、地图、基础架构等多方深度协作,推动 Agent 能力在真实机器人场景中落地。
学历与专业背景
计算机、机器人、人工智能相关专业硕士及以上学历,3年以上大模型、多模态或具身智能相关研发经验,具备 Agent 算法研发或项目落地经验。
项目经历(满足其一)
1.主导过基于 LLM/VLM 的 Agent 从 0 到 1 的算法研发与系统建设,并完成端到端业务落地。
2.主导过生产级 Agent Harness 建设,或在任务规划(Planning)、记忆(Memory)、工具调用(Tool Use)、长程任务执行、多智能体协作等方向完成具有显著影响力的项目(开源框架、数据集、可复现 Benchmark、顶会 oral/spotlight)。
3.主导过机器人导航 Agent 或具身 Agent 项目,完成 Sim-to-Real 闭环验证或真机落地。
专业技能
1.Agent 算法与系统能力:能够独立设计和落地生产级 Agent,掌握任务规划(Planning)、记忆(Memory)、工具调用(Tool Use)、执行验证与动态重规划(Verification/Replan)等核心机制,具备上下文工程、任务编排、状态持久化、中断恢复及系统稳定性设计能力。
2.数据闭环设计能力:能够设计 Agent 轨迹数据生产、清洗、标注与自动化评测管线,围绕任务成功率、稳定性、恢复能力和执行成本持续优化算法效果。
3.具身系统认知:理解从感知、地图、定位、规划、决策到动作执行的完整闭环,能够识别 Agent 与机器人各模块之间的瓶颈并定位优化路径。
官网刷新:2026-09-08 · 最后确认在招:2026-09-08 20:18:31 · 来源平台:alibaba