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任職要求：1、碩士及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)與技術(shù)、自動化、電子信息工程、機器人工程、控制工程、人工智能、數(shù)學(xué)（應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算數(shù)學(xué)）等相關(guān)專業(yè)。
2、算法基礎(chǔ)：熟悉機器人核心算法，包括但不限于：
1）運動控制：PID 控制、自適應(yīng)控制、軌跡規(guī)劃（關(guān)節(jié)空間 / 笛卡爾空間）、運動學(xué) / 動力學(xué)建模與求解；
2）感知與融合：SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建，如視覺 SLAM、激光 SLAM）、傳感器融合（激光雷達、攝像頭、IMU、GPS 等）、目標檢測 / 識別 / 跟蹤；
3）決策與規(guī)劃：路徑規(guī)劃（A*、Dijkstra、RRT*/Hybrid A * 等）、避障算法、行為決策（有限狀態(tài)機、強化學(xué)習(xí)、博弈論等）
3、編程與工程能力：熟練掌握C++、Python（核心編程語言），具備良好的代碼規(guī)范和工程實現(xiàn)能力；熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，能獨立實現(xiàn)復(fù)雜算法并進行調(diào)試優(yōu)化；了解 Gazebo/Issac/MATLAB/Simulink（其中之一算法仿真與驗證）。
4、工具與框架：熟悉ROS（Robot Operating System） 及其生態(tài)（如 ROS 1/2、TF 坐標變換、消息通信、節(jié)點管理）；
熟悉機器人仿真工具：Gazebo、V-REP、Webots、CARLA（自動駕駛仿真）等；
掌握深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch）者優(yōu)先（針對感知、決策等需深度學(xué)習(xí)的場景）；
熟悉點云處理庫（PCL）、計算機視覺庫（OpenCV）、線性代數(shù)庫（Eigen）等。
5、具備機器人相關(guān)項目經(jīng)驗（核心加分項），例如：參與過自主移動機器人（AGV、AMR）、機械臂、服務(wù)機器人（如掃地機器人、配送機器人）、無人機、自動駕駛車輛等的算法研發(fā)；有 SLAM 系統(tǒng)搭建、運動控制算法優(yōu)化、路徑規(guī)劃落地、傳感器融合調(diào)試等實際項目經(jīng)驗；主導(dǎo)或參與過算法從仿真到實際硬件部署、調(diào)試、迭代的全流程。
崗位職責(zé)：1、算法從 “理論模型” 轉(zhuǎn)化為 “可運行的代碼”，并解決實際場景中的工程問題
2、推動算法在具體業(yè)務(wù)場景中落地，并根據(jù)實際反饋持續(xù)迭代
3、緊密配合多團隊推進項目
4、跟蹤前沿技術(shù)，推動算法迭代升級