高级研究员-平台算法

1. 01

   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；

2. 02

   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；

3. 03

   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；

4. 04

   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；

5. 05

   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；

6. 06

   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

1. 01

   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；

2. 02

   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；

3. 03

   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；

4. 04

   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；

5. 05

   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；

6. 06

   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；

7. 07

   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）：

8. 01

   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；

9. 02

   熟悉 Python / C++，有算法原型验证或性能敏感模块优化经验；

10. 03

    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；

11. 04

    熟悉 ROS、Linux 环境开发，了解容器、K8s 等容器化部署；

12. 05

    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；

13. 06

    有技术团队管理或Tech Lead经验者优先。