职位描述：
1. 研发并优化货品 2D/3D 识别、姿态估计与高鲁棒抓取位姿生成算法。
2. 建立机械臂运动学 / 动力学模型，开发轨迹规划、碰撞规避与实时 re-planning 算法。
3. 引入 Diffusion Policy、Autoregressive Transformer、VLA 等端到端策略模型，实现抓取-运动一体化控制。
4. 与运动控制、系统集成团队协作，完成算法量化部署、边缘推理加速及实时监控告警。
职位要求：
1. 计算机、自动化、机器人等相关专业本科及以上学历，3 年以上机械臂抓取与运动规划经验。
2. 深入理解机器人运动学、动力学，熟悉 MoveIt / OMPL / ROS 2 控制链。
3. 至少掌握一种端到端抓取策略（如 Diffusion Policy、VLA）并有工程落地或论文成果。
4. 具备 Sim2Real 迁移、协作臂调试及安全碰撞处理实践者优先。
5. 在 ICRA / IROS / CoRL / RSS 等顶会发表论文或知名开源项目贡献者加分。
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
招聘部门：
京东
工作地点：
北京
注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。
面试建议：
京东这次招聘的具身算法工程师岗位在机器人领域属于技术前沿岗位，特别强调算法研发与工程落地的双重能力。与传统机器人算法岗位不同，这个职位要求候选人既要扎实掌握传统运动规划算法，又要熟悉Diffusion Policy等前沿端到端策略模型。从工作内容可以看出，这个岗位需要处理从感知到控制的完整技术链条，包括货品识别、位姿估计、运动规划等环节。特别值得注意的是，职位明确要求有工程落地经验，这意味着面试官会特别关注你在实际项目中将算法部署到真实机械臂上的能力。
准备这个岗位的面试时，建议重点准备三个方面的内容：首先是传统机器人算法，包括运动学建模、轨迹规划和碰撞检测等基础知识，要能清晰解释OMPL等开源库的实现原理；其次是前沿算法部分，需要准备1-2个你熟悉的端到端策略模型案例，最好能展示在真实机械臂上的应用效果；最后是工程实践能力，要准备具体的Sim2Real迁移案例，说明你如何处理仿真和现实的差异问题。在简历中，建议突出你在机器人顶会的发表记录或开源贡献，这些都是明显的加分项。面试时可能会被要求现场推导简单的运动学方程或分析算法复杂度，建议提前做好相关准备。
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