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职位详情

• 青岛
• 3-5年
• 本科

• C/C++
• 算法工程化经验
• 低空经济
• 空域管控

岗位职责： 1. 算法设计与开发 - 负责无人机/无人车在分布式架构下的协同规划控制算法开发，包括全局/局部路径规划、轨迹生成与跟踪、避障避碰（静态/动态障碍物）、运动控制等核心模块。 - 直聘设计多智能体协同来自BOSS直聘任务分配、分布式决策及动态环境下的实时优化算法，支持复杂场景下的集群协同作业。 2. 系统集成与验证 - 主导算法从理论验证（仿真测试）到实际部署的全流程落BOSS直聘地，包括与定位、感知、通信等分系统的联合调试与问题排查。 - 解决实际场景中的动态环境适应性、系统延迟、通信丢包等工程化挑战，确保算法鲁棒性。 3. 技术文档与维护 - 编写算法模块的软件架构文档、接口说明及系统交付文档，持续优化代码可维护性。 - 跟踪前沿技术，推动算法迭代升级，提升系统性能与场景覆盖能力。 4. 项目支持与交付BOSS直聘 - 深度参与国家级/企业级无人系统项目，主导规划控制模块的方案设计、技术攻关及验收交付，支撑项目中标与成果落地。 任职要求： 1. **基础要求** - 本科及以上学历，控制科学与工程、自动化、计算机、航空航天等相关专业。 - 3年以上无人系统（无人机/无人车）规划控制算法开发经验，具备独立负责完整模块的能力。 - 精通主流规划算法（A*、RRT*、D*、MPC等）及控制理论（PID、LQR、滑模控制等），熟悉运动学/动力学建模。 - 熟练使用C++/Python/ROS/Makanzhuntlab，具备Linux环境下开发及多线程优化经验。 - 熟悉分布式系统架构，了解UAVCAN、MAVLink等通信协议者优先。 2. **工程能力** - 具备算法从仿真（Gazebo、AirSim等）到实机部署的全流程经验，熟悉嵌入式系统部署及性能调优。 - 熟悉多传感器融合（SLAM、VIO）及动态障碍物预测（如POMDP、强化学习）者优先。 - 具有复杂场景（室内/室外、GNSS拒止环境）下的避障与轨迹跟踪实战经验。 3. 软性素质 - 具备跨团队协作能力，能高效对接感知、定位、硬件等模块。 - 逻辑清晰，对技术难点有快速定位与解决能力，具备国家级科研项目经验者优先。 - 具备技术文档撰写及方案答辩经验，能清晰传递技术价值。 **加分项**： - 有分布式多无人机/无人车协同项目经验，或固定翼/异型机集群控制开发背景。 - 发表过机器人顶会（ICRA、IROS）或控制领域顶刊论文。 - 熟悉强化学习、仿生优化等AI驱动型规划控制方法。 - 参与过军工、应急、物流等领域的无人系统落地项目。 **我们提供**： - 参与国家级高精尖无人系统项目的机会，技术成果直接赋能行业标杆场景。 - 与顶尖团队协作的技术成长环境，开放的技术研讨与创新支持。 - 有竞争力的薪酬与项目奖金，完善的职级晋升通道。