腾讯 – 技术研究-机器人方向 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG技术工程事业群的机器人研究工程师，核心职责是开展机器人系统全栈技术研发，包括本体设计开发（涵盖机械机构、电气系统及新材料应用）、感知交互技术（如机器视觉与触觉信息融合）、运动控制技术（含实时控制与异常恢复），并探索AI前沿技术在机器人领域的应用（如强化学习与群体智能），同时负责仿真系统与边缘计算等新一代技术研究。需具备机器人相关专业（计算机/自动化/机械工程等）博士或优秀硕士学历，熟练掌握Solidworks等设计工具及C++/Python等编程语言，具有实体机器人开发经验者优先，在IJRR/T-RO等顶级期刊发表过论文的候选人将获得额外加分。工作地点为深圳总部。

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简历及面试建议：

撰写简历时，建议采用’技术栈金字塔’结构：底层突出机器人系统全栈能力（如同时列出机械设计、传感器融合、运动控制等跨学科技能），中层展示具体技术实现（例如’开发过具备触觉反馈的机械臂控制系统’），顶层用量化成果点睛（如’在ICRA发表论文解决机器人动态抓取问题，抓取成功率提升40%’）。特别注意将学术成果与工程实践的交叉点可视化——比如论文中的算法如何转化为实际机器人功能，这是腾讯这类重视产学研结合的企业最看重的特质。对于应届生，可以把毕业设计拆解为微型项目经验，重点描述从机构设计到算法部署的全流程闭环。

面试时可能会采用’场景深挖+白板推演’的混合模式：技术负责人通常会让你现场分析某个机器人系统故障案例（如’行走机器人突然失衡的可能原因及排查步骤’），这时需要用系统化思维分层次回答（机械结构→传感器数据→控制算法）。建议准备3个自己主导的技术方案故事，采用STAR-L变形框架（Situation-Task-Action-Result-Learning），特别要强调在资源约束下的创新（如’用消费级摄像头实现工业级视觉定位’）。遇到AI相关问题时，注意区分算法理想性能与实际机器人部署的差距（比如解释如何解决sim-to-real问题）。记得带一个能展示多模态能力的作品集，比如同时包含CAD图纸、控制代码片段和实验视频的二维码。