职位概述： 作为具身软件团队的核心力量，您将致力于打破上层 AI Agent/大模型与底层具身算法及硬件（感知、底盘、定位、运控等）之间的“生殖隔离”。您将负责 Agentic 化算法 SDK 的架构设计与演进，把复杂的底层算法能力、底盘/定位控制与行为树（Behavior Tree）工作流标准化封装为大模型开箱即用的技能（Skill）；同时，您将负责高性能异构多模态组帧系统的研发，攻克海量数据向大模型传输时的算力雪崩与时延瓶颈，为端到端具身大模型交付微秒级、全景时空对齐的数据快照。 岗位职责： 1.Agentic 算法 SDK 架构与多模块技能化（Skill）封装： 将传统的感知、底盘、定位及运控等 C++ 算法黑盒库重构成大模型（Agent）“听得懂、调得动、玩得转”的标准化工具链； 基于 MCP（Model Context Protocol）协议等标准，将感知（目标识别/置信度）、底盘（运动控制/速度链）、定位（SLAM 状态/位姿）的核心能力深度打包为语义化 Skill 包（含 JSON Schema 文本说明）； 面向行为树（Behavior Tree）工作流封装： 将复杂的底层逻辑与多阶段任务抽象为行为树节点与 Agent 工作流接口，支持大模型在语义层面进行动态任务编排、运行态自愈与行为树节点调优。 2.运行态探针与 CLI 化无感内省： 打造算法 SDK 原生的轻量级 CLI 命令行交互探针（类似 perf / ftrace 的标准化文本输出）； 构建运行态“健康度看板”，当系统发生突发状况（如光线骤暗、定位漂移、机械臂逼近奇异点）时，支持大模型 Agent 或工程师通过单条 CLI 命令/语义化请求秒级抓取算法内部状态（如置信度、时延毛刺、运动学残差），并反向发令完成自适应剪枝或降级自愈。 3.高性能异构多模态数据组帧： 针对 GMSL2 图像、高密激光雷达点云、数百赫兹关节流等高维异构场景，研发微秒级高并发组帧系统，解决数据拼接引发的 CPU 算力雪崩与线程上下文锁死； 4.多元化智能落盘与数据回流策略引擎： CV 模型与算法事件感知触发： 打通感知算法与落盘模块，当感知/规控检测到特定高价值事件（如模型置信度骤降、未知障碍物、图像遮挡/光线骤变等）时，通过控制面瞬时触发高保真按需截取落盘； 定量弹性触发与全异步回流机制： 设计定时/定量（如固定时长轮询或累积执行次数）的弹性触发策略，配合网络带宽感知的异步回流机制，实现离线资产自动且高效的“按需落盘-云端回流”全闭环。
职位要求： 1.专业背景与资历： 计算机、软件工程、机器人学、自动化或人工智能等相关专业本科及以上学历； 具备 2 年以上机器人算法 SDK、AI Agent 工具链（MCP/Plugin）或底层中间件的研发经验。 2.编程与系统深耕： 精通 Modern C++（C++17/20） 及 Python，具备极强的高并发、低延迟编程与内存管理能力； 深入理解 Linux 操作系统内核、进程间通信（IPC、共享内存）、多线程同步机制以及 C/C++ 动态链接与 ABI 兼容性。 3.机器人算法与工作流理解： 熟悉机器人常见算法模块（感知、SLAM/定位、移动底盘控制等）的运行机制与数据结构； 深入理解行为树（Behavior Tree）或有限状态机（FSM）的运作逻辑，具备将复杂控制流抽象为 Agent 工作流的能力。 4.大模型协议与异构内存： 熟悉大模型交互协议（如 MCP）与工具调用（Function Calling / Skill ）机制，有 Agentic SDK 实践者优先； 理解异构内存架构（如 NVMM、CUDA 统一内存/显存分配机制），对零拷贝（Zero-Copy）管道设计有实际落地经验。
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