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高级研究员-平台算法
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- 主导 AMR 调度系统核心算法的架构设计与技术选型,包括路径规划、任务分配、交通管制、死锁处理等核心模块;
- 主导调度算法的性能调优与工程落地,针对高并发、大规模车队(100+ 台)场景持续优化算法效率与系统稳定性;
- 负责区域锁闭机制、碰撞检测、冲突消解等安全策略的方案设计与核心代码实现;
- 跟踪学术界与工业界前沿算法(MAPF、强化学习、约束规划等),进行技术预研,推动算法从原型到生产环境的完整落地;
- 参与调度系统整体架构设计,主导技术方案评审,指导中初级工程师完成模块级开发;
- 与产品、硬件、嵌入式、算法团队协同,推动跨模块技术方案落地,对算法模块的最终交付质量负责。
基础要求
- 本科及以上学历(硕士优先),计算机、自动化、数学、运筹学等相关专业,5年及以上算法开发经验,2年及以上调度系统核心模块主导经验;
- 精通 Java,具备扎实的数据结构、算法基础与优秀的编码能力,熟悉 JVM 调优、多线程与高并发编程;
精通路径规划算法体系
- A*、Dijkstra、JPS、CBS、PBS、ICTA 等,对 MAPF 有深入理解与工程实践;
深入理解交通管制与冲突消解机制
- 区域锁闭、死锁预防/检测/恢复、碰撞检测算法,具备复杂场景下的方案设计与落地能力;
- 具备大规模高并发系统设计与优化经验,能独立完成算法性能建模、瓶颈定位与系统性调优;
- 具备技术方案设计与评审能力,能主导模块级架构设计并输出高质量技术文档;
- 良好的逻辑思维能力与问题拆解能力,能够指导初中级工程师成长。
加分项(优先条件)
- 有 AMR / AGV / 仓储机器人调度系统核心模块主导经验,有大规模车队(100+ 台)生产环境落地经验;
- 熟悉 Python / C++,有算法原型验证或性能敏感模块优化经验;
- 熟悉强化学习、启发式搜索、约束规划、整数规划等高级算法,并在调度场景中有成功应用;
- 熟悉 ROS、Linux 环境开发,了解容器、K8s 等容器化部署;
- 在顶级会议/期刊发表过路径规划、多智能体系统相关论文,或有开源调度算法项目贡献者优先;
- 有技术团队管理或Tech Lead经验者优先。
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