具身智能体软件工程师

职位概述 我们正在招聘具备机器人系统软件、Agent运行时与真实场景工程落地能力的具身智能体软件工程师，加入自研轮式双臂机器人核心研发团队。

本岗位聚焦于厂区等复杂室内外场景下机器人端侧Agent操作系统（AgentOS）与多Agent协同能力建设。你将深入参与AgentOS分层架构、Plan-and-Act主循环、统一记忆与上下文引擎、动作生成与多模态交互管线的研发，构建覆盖“交互-空间-操作-哨兵”的端云一体系统基座，为具身智能大模型与控制算法提供高可用、可打断、可恢复的全局运行支撑。

我们提供自研轮式双臂机器人平台、真实厂区应用场景与异构计算环境（NVIDIA Orin/Thor等），期待你与我们一起打造稳定、低延迟、可规模化部署的具身智能体操作系统。

职责描述 AgentOS架构与系统基座：负责自研AgentOS四层分层架构（User交互层、Agent主循环层、Actuation作动管理层、Server基础服务层）的设计、实现与持续优化，实现机上分布式算法能力的统一调度与协同管理。 Plan-and-Act主循环：负责plan-and-act主循环开发，构建支持replan/verify闭环验证、多级打断及全局暂停/恢复的具身控制机制，保障长程任务在异常与人工介入下的可恢复执行。 统一记忆与Context引擎：设计并优化统一记忆与Context引擎，实现多源上下文的高效融合与快速检索，为长程复杂任务提供高并发、低延迟的上下文管理。 多Agent协同：负责交互（语音/多模态）、空间（语义地图/VLN）、操作（动作生成/VLA多级工具）及哨兵（主动/定时检测）等子Agent的协同机制设计，完成模块间通信、状态同步与任务编排。 动作生成与执行管线：负责动作生成与控制执行管线的搭建与优化，支撑基于VLA、Diffusion Policy等模型的末端轨迹生成、动作基元调度与多级工具选择。 多模态语音交互：负责多模态语音交互管线的端到端架构与低延迟优化，整合流式量化、TP并行、FlashAttention、CUDA Graph等技术，打造毫秒级响应的量产级语音Agent。 全链路打断与平滑接管：优化“感知-决策-动作生成-作动执行”全链路数据流与信号打断机制，保障人机交互与复杂操作过程中的实时打断与平滑接管体验。 真实机器人部署与性能优化：负责AgentOS在真实机器人与异构计算平台上的部署、调试与性能优化，解决通信延迟、计算资源限制、状态一致性、运行稳定性等工程问题。 可观测性与评测建设：建立覆盖日志、Trace、状态回放与真机测试的系统验证体系，围绕任务成功率、打断恢复、上下文一致性、端到端时延与资源占用等指标持续迭代。

职位要求 教育背景：本科及以上学历，计算机、软件工程、电子工程、自动化、通信、人工智能、机器人等相关专业。 编程与工程基础：熟练掌握Modern C++和Python，具备严谨的代码规范、高并发多线程编程及内存管理能力；熟悉Linux开发环境、CMake、Git，能够独立完成高质量系统模块设计与实现。 系统与网络基础：具备扎实的计算机系统结构、操作系统（Linux进程/线程调度、内存管理）与网络编程基础，理解分布式系统或复杂运行时框架的设计方法。 Agent运行机制：理解ReAct、Plan-and-Act、Context记忆管理、Replan/Verify、工具调用等Agent运行机制，对VLA、动作基元与具身智能体系统的工程融合有清晰认知。 系统设计与问题定位能力：具备良好的系统抽象、架构设计和问题拆解能力，能够在实时性、可打断性、一致性、资源消耗和工程复杂度之间做合理取舍。 真实场景落地能力：具备较强的问题定位和真机调试能力，能够通过日志、Trace、数据回放及现场测试解决复杂任务执行中的系统问题。 加分项 有流式语音交互、ASR/TTS端到端加速、端云一体低延迟系统设计或大模型并发服务架构经验。 有具身智能Agent框架开发、VLA/动作生成模型落地经验，或在RoboDojo、ALOHA、SimplerEnv等具身智能/机器人评测榜单或开源项目中取得过优秀成绩。 熟悉ROS/ROS 2，有轮式双臂机器人、移动机械臂或人形机器人相关的系统集成、任务编排或实机部署经验。 有NVIDIA Orin/Thor等嵌入式异构平台开发经验，熟悉CUDA、TensorRT、CUDA Graph或端侧推理加速。 有多Agent协同、行为树/状态机任务编排、长程任务记忆管理或人机共驾式打断接管相关经验。 熟悉perf、eBPF、ftrace、Perfetto等性能分析与可观测性工具，有低延迟链路调优或时延毛刺治理经验。 有机器人系统软件、Agent运行时或具身大模型工程化相关论文发表、开源项目贡献或核心模块建设经历。 热爱具身智能与机器人系统研发，愿意深入真实机器人与复杂厂区场景，推动AgentOS从实验验证走向稳定、可靠、可规模化部署的产品能力。