四足机器人导航规划算法工程师/专家 35-65k·15薪
上海-长宁区 经验不限 统招本科 招1人 90天前更新
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齐女士 一周前在线 已认证
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职位介绍
优秀者薪资可谈 方向1. 路径优化算法工程师 岗位职责: 负责移动机器人/自动驾驶车辆的全局路径规划与局部轨迹优化算法开发 基于凸优化(Convex Optimization)、非线性优化(Nonlinear Programming)理论,构建实时轨迹优化求解器 设计带约束的优化问题建模,处理运动学约束、动力学约束及环境约束 开发数值优化求解器,实现二阶锥规划(SOCP)、二次规划(QP)、序列二次规划(SQP)等算法 针对非凸场景设计凸松弛策略与启发式搜索相结合的混合优化方案 优化算法计算效率,满足嵌入式平台的实时性要求(<100ms) 任职要求: 硕士及以上学历,计算机、自动化、数学、机器人等相关专业 扎实的凸优化理论基础,熟悉内点法、增广拉格朗日法、交替方向乘子法(ADMM)等 精通非线性优化库(IPOPT、SNOPT、CasADi、Acado、OSQP等)的底层原理与调优 具备机器人运动学/动力学建模经验,熟悉差速、阿克曼、全向等底盘模型 熟练掌握C++/Python,具备数值计算与矩阵运算优化经验 有自动驾驶、AGV、服务机器人等实际项目落地经验者优先 方向2. 行为决策算法工程师 岗位职责: 负责自动驾驶/机器人系统的行为决策层架构设计与算法开发 设计基于规则、状态机、行为树(Behavior Tree)的决策框架,处理多场景决策逻辑 开发数据驱动的决策模型,实现类人驾驶行为与风险评估 构建多智能体交互决策算法,处理拥堵路口、并道、让行等复杂场景 实现决策-规划-控制的闭环系统,确保决策输出的可执行性与安全性 设计决策系统的仿真测试与场景泛化验证方案 任职要求: 硕士及以上学历,计算机、自动化、车辆工程、人工智能等相关专业 深入理解自动驾驶/机器人分层架构,熟悉决策层在系统中的定位与接口 精通有限状态机(FSM)、行为树、马尔可夫决策过程(MDP)、部分可观测MDP(POMDP)等决策理论 具备多智能体交互建模经验,熟悉博弈论、社会责任分配(Responsibility-Sensitive Safety)等概念 熟练掌握C++/Python,熟悉ROS/ROS2、Apollo、Autoware等开源框架 有L2+/L4自动驾驶决策模块量产经验,或复杂场景决策算法竞赛经历者优先 方向3. 障碍物预测算法工程师 岗位职责: 负责动态障碍物(行人、车辆、骑行者等)的运动轨迹预测算法研发 设计基于物理模型的预测方法(恒速、恒加速度、CTRV等)与基于学习的预测模型 开发多模态轨迹预测网络,输出概率化预测结果与不确定性估计 构建交互感知预测模型,建模障碍物间的社交行为与意图交互 实现预测时序范围0-10秒的多尺度预测,支持不同决策场景需求 优化预测模型推理效率,适配车载计算平台(Orin、地平线等) 任职要求: 硕士及以上学历,计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业 精通目标跟踪算法(卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、多假设跟踪MHT) 熟悉深度学习预测模型:LSTM/GRU时序网络、Transformer、VectorNet、TNT、DenseTNT等 具备概率图模型(贝叶斯网络、隐马尔可夫模型)与不确定性量化经验 熟练掌握PyTorch/TensorFlow,具备模型轻量化(量化、剪枝、蒸馏)经验 有Waymo Open Dataset、nuScenes等公开数据集竞赛经验或顶会论文(CVPR/ICCV/ECCV/ICRA/IROS)者优先 方向4. 端到端路径规划工程师 岗位职责: 负责端到端(End-to-End)自动驾驶/机器人导航系统的架构设计与算法开发 开发从传感器原始数据(图像、点云、地图)直接输出控制指令或轨迹的深度学习模型 设计模仿学习(Imitation Learning)、行为克隆(Behavior Cloning)与逆强化学习(IRL)训练方案 构建端到端系统的闭环仿真与实车验证平台,处理Sim-to-Real迁移问题 开发可解释性模块,实现端到端模型的注意力可视化与决策逻辑分析 探索多模态融合端到端方案(视觉+激光雷达+高精地图/轻地图) 任职要求: 硕士及以上学历,计算机、人工智能、机器人等相关专业 深入理解端到端自动驾驶架构:NVIDIA PilotNet、Comma.ai、Tesla FSD、Waymo EMMA等 精通深度学习框架,具备大规模数据训练与分布式训练经验 熟悉模仿学习、强化学习、世界模型(World Model)等端到端训练范式 掌握多模态融合技术(CNN+Transformer、BEV感知、Occupancy Network) 熟练掌握PyTorch,具备C++部署经验(TensorRT、ONNX Runtime) 有端到端自动驾驶项目落地经验或相关顶会论文(NeurIPS/ICML/CoRL/ICRA)者优先 方向5. 强化学习路径优化工程师 岗位职责: 负责基于深度强化学习(DRL)的路径规划与导航算法研发 设计适用于机器人/车辆的MDP/POMDP建模,定义状态空间、动作空间与奖励函数 开发基于值函数(DQN、Rainbow)与策略梯度(PPO、SAC、TD3)的导航策略 实现模型-based RL(MPC结合RL、World Models)与离线强化学习(Offline RL)算法 构建高效仿真训练环境,实现Sim-to-Real迁移与域随机化(Domain Randomization) 解决稀疏奖励、样本效率、安全约束等RL在机器人领域的核心挑战 任职要求: 硕士及以上学历,计算机、人工智能、控制理论、机器人等相关专业 扎实的强化学习理论基础,熟悉主流算法原理与超参数调优技巧 精通RL框架(Stable-Baselines3、RLlib、Tianshou),具备自定义环境开发经验 具备机器人仿真平台经验:Gazebo、Isaac Sim、CARLA、SUMO、SMARTS等 熟悉安全强化学习(Constrained RL)、分层强化学习(HRL)、多智能体RL(MARL) 熟练掌握Python/C++,具备将RL策略部署至真实机器人平台的经验 有RL路径规划顶会论文(ICML/NeurIPS/ICRA/IROS/CoRL)或开源项目贡献者优先 通用加分项: 熟悉SLAM、定位、感知等上下游模块,具备全栈开发能力 有机器人/自动驾驶领域顶会论文或专利 具备开源项目贡献(如Apollo、Autoware、MoveIt、ROS Navigation等) 有实际量产项目经验,熟悉功能安全(ISO 26262)与预期功能安全(SOTIF)
其他信息
行业要求:全部行业

公司简介

公司由上市公司中坚科技100%全资持股。中坚科技作为母公司,上海桦之坚机器人有限公司依托母公司中坚科技的资源与技术积累,聚焦智能机器人研发与人工智能应用,是中坚科技在机器人领域战略布局的关键载体,未来有望在服务消费机器人、人形机器人等领域形成新的业务增长点。 为加快布局具身智能新兴产业,建立完善具身智能产业生态,虹桥国际中央商务区与中坚科技股份有限公司合作,在东虹桥片区打造“未来智能机器人技术展示+应用场景演示+企业中试车间平台+投融资服务机构+企业办公”功能于一体的智能机器人协同创新中心。 12月12日,中坚科技及其下属子公司(以下合称“中坚科技”)与华为终端有限公司(以下简称“华为终端”)在深圳正式签署合作协议,双方将围绕车载智能精品附件产品开展合作,共同打造鸿蒙智行高端生态产品。 中坚科技首席执行官鲍嘉龙与华为终端智选车业务部副总裁于洋代表双方签署协议,华为常务董事、产品投资委员会主任、终端BG董事长余承东,华为终端智选车业务部总裁汪严旻与中坚科技董事长吴明根,中共上海市长宁区委副书记、区长刘平共同出席并见证签约。
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更新时间:2026-08-15