正行创新27秋招：2027届本科可投的具身智能与机器人校招岗位：简历准备与投递攻略

提醒：本文基于站内样本（1条校招信息）和通用简历方法撰写，仅作为信息整理与准备思路参考。所有岗位要求、流程、地点等细节请以正行创新官方最新说明为准，本文不构成投递决策依据。

正行创新（Striding AI）2027届秋季校园招聘已经启动，面向海内外高校2027届本科、硕士、博士毕业生，招聘算法、软件、硬件、数据四大类岗位，工作地点覆盖北京和上海。站内样本显示，该批次聚焦世界动作模型与强化学习技术，涉及具身智能、机器人、人工智能等领域。本文不重复招聘公告，而是帮你把这条信息转化为可执行的简历准备与投递动作。需要说明的是，站内样本仅1条，岗位具体任职要求（如编程语言、项目经验年限、论文要求等）未在样本中提供，属于待核实信息。下文涉及行业通用技能的部分，均为方法建议，不代表该企业的实际要求。

先分清四类岗位，别用一份简历投所有方向

正行创新27秋招的岗位分为算法类、软件类、硬件类、数据类四大方向。算法类包括具身智能算法工程师、机械臂运控工程师、强化学习工程师、基础模型研究员、具身智能多模态感知算法工程师、导航规划算法工程师、底盘控制工程师、具身智能仿真算法工程师、强化学习运控算法工程师等；软件类包括端侧软件工程师、BSP平台软件开发工程师、云平台开发工程师、前端软件工程师、嵌入式软件工程师、语音交互工程师；硬件类为机器人电子硬件工程师；数据类包括具身智能数据算法工程师、具身数据平台工程师、数据采集设备研发工程师。

这四类岗位对简历的期待差异很大。算法类通常关注模型理解、训练调参、仿真实验、论文或竞赛成果；软件类更看重工程实现、系统稳定性、代码质量、部署经验；硬件类关注电路设计、嵌入式开发、传感器调试等；数据类则侧重数据采集方案、数据清洗、平台搭建、标注流程。如果你用同一份简历投递所有方向，很可能每个方向都显得不够聚焦。

站内样本没有给出各岗位的具体任职要求，因此无法判断该企业是否强制要求某类项目经验或某类编程语言。但你可以做的是：先选定1-2个最匹配自己背景的方向，再针对该方向调整简历中的项目排序和技能关键词。比如，投递强化学习工程师时，把强化学习相关项目放在最前面；投递嵌入式软件工程师时，把底层驱动、RTOS、通信协议等经历前置。

把岗位描述翻译成简历证据：以算法类为例

站内样本提到正行创新的技术体系包括隐空间世界模型、可扩展强化学习基础设施、真实世界持续进化、复杂任务智能系统等。这些描述对应到简历上，不是让你照抄术语，而是提示你可以从哪些角度呈现自己的项目。例如，如果你做过基于仿真环境的机械臂抓取项目，可以写清楚：仿真平台是什么、任务成功率从多少提升到多少、用了什么算法、遇到了什么失败案例、如何调整奖励函数或域随机化策略。

算法类岗位的简历证据通常包括：模型结构设计、训练数据规模与来源、实验对比结果、消融分析、代码开源链接（如有）、论文或技术报告（如有）。如果你没有顶会论文，也不必强行编造，可以把课程项目、竞赛方案、复现实验写扎实。关键是让面试官看到你理解问题、设计实验、分析结果的能力，而不是堆砌名词。

需要注意的是，站内样本没有说明该企业是否要求发表论文或竞赛名次，因此不要假设“必须有论文才能投”。你可以把论文作为加分项，但没有时，用高质量的项目描述同样能体现能力。如果你不确定自己的项目是否够格，可以对照HI简历上的岗位模板，看看同类岗位通常如何组织项目经历。

软件、硬件、数据类岗位的简历侧重点

软件类岗位在机器人公司中往往承担“让算法跑在真实设备上”的角色。端侧软件工程师可能涉及模型部署、推理优化、资源调度；BSP平台软件开发工程师可能涉及板级支持包、驱动适配、系统启动；云平台开发工程师可能涉及后端服务、数据管道、任务调度；嵌入式软件工程师可能涉及MCU开发、通信协议、实时系统。简历中应突出你写过的代码量、解决的稳定性问题、性能优化数据、团队协作方式。

硬件类岗位（机器人电子硬件工程师）通常关注原理图设计、PCB布局、电源管理、传感器接口、EMC测试等。如果你做过机器人相关的硬件项目，可以写清楚你负责的模块、使用的工具链、调试过程中发现并解决的问题。数据类岗位则更看重数据采集设备的设计、数据标注流程、数据质量监控、平台工具开发等。站内样本没有给出这些岗位的具体技能要求，以上为行业常见侧重点，供你组织简历时参考。

无论投哪一类，都建议在简历中保留一个“技能”栏，但不要只列名词。可以写成“Python（熟练，用于数据处理与模型训练）”“C++（课程项目与竞赛中使用）”“ROS（做过移动机器人导航项目）”这样的形式，让技能有上下文。

用表格对照：岗位方向与简历证据映射

下面这张表帮助你快速检查自己的简历是否覆盖了目标方向的关键证据。请注意，表中的“常见证据”是基于行业通用情况整理的方法建议，不是正行创新的官方要求。

岗位方向	常见简历证据	检查要点
算法类（具身智能/强化学习/运控/仿真）	仿真环境搭建、算法实现、实验对比、奖励函数设计、域随机化、论文或技术报告	是否写清了问题定义、方法选择、结果量化、失败分析
软件类（端侧/BSP/云平台/嵌入式/前端/语音）	代码仓库、部署经验、性能优化、通信协议、系统稳定性、团队协作	是否体现了工程复杂度、你个人的贡献、可复现的成果
硬件类（机器人电子硬件）	原理图、PCB、电源设计、传感器接口、调试记录、测试报告	是否说明了设计目标、工具链、遇到的问题与解决方案
数据类（数据算法/平台/采集设备）	数据采集方案、标注流程、数据清洗、平台工具、质量监控	是否展示了数据规模、处理效率、对下游任务的支持

表格中的“常见证据”并非投递门槛，而是帮你自查简历是否言之有物。如果你发现某个方向下自己几乎没有对应证据，可能需要考虑换一个更匹配的方向，或者用课程项目、自学项目补充。

具体例子：一段项目经历如何改写

假设你是一名2027届本科生，做过一个“基于ROS的移动机器人自主导航”课程项目。原始简历可能写成：“使用ROS完成移动机器人导航，实现了路径规划。”这种写法信息量太低，面试官无法判断你的实际贡献。

改写时，可以补充背景、任务、行动、结果。例如：“在课程项目中，负责移动机器人导航模块。使用ROS Navigation Stack，在Gazebo中搭建仿真环境，对比A*与DWA算法在动态障碍物场景下的表现。通过调整局部规划器参数，将到达目标点的平均时间从XX秒缩短到XX秒（请替换为真实数据）。遇到定位漂移问题时，通过融合轮式里程计与IMU数据改善。代码已整理在GitHub（可附链接）。”

这个例子的假设是：你确实做过这个项目，并且有真实数据。如果你没有数据，不要编造，可以写“通过多次实验观察到……趋势”，或者写清楚你负责的具体模块和学到的调试方法。重点不是数字多漂亮，而是展示你的思考过程。

提醒：简历中的任何数据、论文、竞赛名次都必须真实可查。面试中很可能被追问细节，编造经历风险极高。

不同背景的取舍：本科、硕士、博士如何差异化准备

站内样本显示招聘对象包括本科、硕士、博士。不同学历层次的简历策略应有区别。本科生通常课程项目、竞赛、实习经历更受关注，建议突出学习能力、动手能力和项目完整度。如果你没有正式实习，可以把课程设计、开源贡献、个人项目写清楚，展示你如何从零搭建一个系统。

硕士生一般有更明确的研究方向，建议把学位论文或实验室项目作为核心经历，写清楚研究问题、方法、实验设计、结论。如果你有企业实习，把实习中的工程落地经验放在前面，因为企业通常关心你能否把研究转化为实际系统。博士生则更侧重研究深度、论文发表、技术影响力，但也要注意不要只列论文标题，可以简要说明每篇论文解决了什么问题、你的贡献是什么。

站内样本没有说明该企业是否对不同学历有不同岗位分配，因此以上为通用建议。你可以根据自己实际背景，选择最突出的2-3段经历重点展开，其余经历简写。

投递节奏与材料准备

站内样本显示招聘流程包括网申/内推、技术面试与综合评估、发放Offer、自主选择实习（可选）、正式加入。截止时间为2026年11月24日。这意味着你有相对充裕的时间准备，但也不要拖到最后。建议把投递分为三个阶段：第一阶段（现在到9月）梳理项目、更新简历、准备作品集；第二阶段（9月到10月）针对目标岗位定制简历、投递、准备技术面试；第三阶段（10月到11月）跟进进度、补充材料、准备综合评估。

材料方面，除了简历，建议准备一份项目作品集（PDF或在线链接），把代码、实验截图、设计文档整理好。如果你投递算法类岗位，可以准备一页技术总结，说明你最熟悉的模型、框架、实验环境。软件类岗位可以准备代码仓库链接。硬件类岗位可以准备设计文件或测试报告（注意脱敏）。数据类岗位可以准备数据流程说明。

提醒：投递前务必核对岗位工作地点。站内样本显示北京岗位位于海淀区搜狐网络大厦，上海岗位位于徐汇区桂平路新漕河泾国际商务中心。如果你对城市有偏好，请在投递时确认。

不适合照搬的提醒：别把别人的简历模板直接套用

网上有很多“机器人算法工程师简历模板”，但直接套用风险很大。首先，不同岗位方向的技术栈差异明显，一份强化学习方向的模板投递嵌入式岗位会显得不匹配。其次，模板中的项目描述往往经过美化，如果你没有做过类似项目，面试时容易露馅。第三，模板中的技能列表可能包含你并不熟悉的工具，写上去反而会成为面试中的减分项。

更合理的做法是：参考模板的结构和表达方式，但内容必须来自你自己的真实经历。你可以用HI简历的岗位模板作为起点，看看同类岗位如何组织项目经历、如何量化成果，然后替换成自己的项目。站内提供的“正行创新具身智能算法工程师投递简历模板”就是一个参考，它展示了如何突出具身智能、强化学习、世界模型、多模态感知等关键词，但经历与成果为示例，请务必替换为本人真实信息。

投递前的最后检查

• 简历是否针对目标岗位方向调整了项目排序和技能关键词？
• 每个项目是否写清了背景、你的任务、采取的行动、可量化的结果？
• 是否有编造或夸大的数据、论文、竞赛名次？
• 技能栏中的每一项是否都能在面试中展开讨论？
• 是否附上了作品集、代码仓库或技术总结（如适用）？
• 是否核对了工作地点（北京/上海）和截止时间（2026年11月24日）？
• 是否准备了针对不同岗位方向的简历版本？
• 是否阅读了岗位原文，确认没有遗漏关键信息？

FAQ

Q1：2027届本科可以投递正行创新秋招吗？ A1：站内样本显示招聘对象为海内外高校2027届毕业生，包含本科、硕士、博士。因此本科可以投递。但具体岗位是否对学历有额外要求，样本未说明，建议以官方最新说明为准。

Q2：没有具身智能或机器人项目经验，可以投递吗？ A2：站内样本没有给出硬性项目经验要求。如果你没有直接相关经验，可以突出可迁移能力，比如强化学习、计算机视觉、控制理论、嵌入式开发等课程项目或竞赛经历。同时建议在简历中展示你对该领域的理解和学习能力。

Q3：投递算法岗需要发表论文吗？ A3：站内样本未提及论文要求。论文是加分项，但不是唯一证据。高质量的项目、竞赛、开源贡献同样可以体现研究能力。如果你有论文，建议简要说明研究问题和你的贡献；如果没有，把项目写扎实。

Q4：简历中需要写期望薪资吗？ A4：校招简历通常不建议写期望薪资，除非招聘方明确要求。站内样本未提及薪资信息，本文也无法提供相关参考。你可以把重点放在技术能力和项目成果上。

Q5：投递后多久会收到面试通知？ A5：站内样本未提供具体时间线。招聘流程包括网申/内推、技术面试与综合评估、发放Offer等环节，建议投递后耐心等待，同时继续准备其他机会。

Q6：可以同时投递多个岗位吗？ A6：站内样本未说明是否允许同时投递多个岗位。如果系统允许，建议选择1-2个最匹配的方向，并针对每个方向准备对应的简历版本。盲目投递多个不相关岗位可能分散精力。

延伸准备

如果你已经确定目标方向，可以把这篇文章里的方法继续落到具体页面里：先看一篇相近主题的文章校准思路，再选模板或范文对照自己的经历结构。下面这些链接来自 HI简历 站内内容，适合作为下一步检查材料。

• 延伸阅读：正行创新27秋招：2027届本科可投的具身智能与机器人校招岗位：校招岗位原文
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