疏浚国家中心27届校招（智能控制算法岗）(J48917)

负责船舶、陆用装备等智能控制系统核心算法架构设计、建模仿真、算法研发与工程落地，聚焦高精度运动控制、非线性控制、模型预测控制、自适应鲁棒控制、智能决策控制等核心算法体系搭建，解决系统滞后、强扰动、非线性、参数时变等复杂控制痛点。

基于被控对象动力学特性，开展系统机理建模、参数辨识、状态观测与误差补偿研究，完成控制算法方案迭代、仿真验证、代码实现与参数最优整定，保障系统控制精度、动态响应、稳定性与鲁棒性达标。

负责智能控制前沿技术预研，融合机器学习、强化学习、数据驱动控制等智能算法，针对船舶、陆用装备等场景开展技术攻关，实现传统控制算法智能化升级。

基于海量运行数据开展大数据优化分析技术研究，进而对控制效果复盘、故障溯源与性能迭代，持续优化算法架构与控制策略，建立算法迭代体系与性能评估标准。

主导技术文档体系建设，完成算法设计规范、技术方案、仿真报告、测试验收报告、专利论文等技术输出，支撑项目落地与技术沉淀。

参与项目需求拆解、技术可行性评审、关键技术难点攻坚，把控算法研发进度与交付质量，支撑产品迭代与技术创新。

教育背景：硕士及以上学历，控制科学与工程、计算机技术、控制工程、船海工程等专业。

算法能力：熟练掌握 MPC模型预测控制、滑模控制、自适应控制、鲁棒控制、强化学习控制、数据驱动控制等至少一类先进算法，具备复杂工况下算法优化与落地经验。

工具能力：熟练使用 MATLAB/Simulink 完成系统建模、仿真分析与算法验证；熟练掌握 Python 算法开发，具备C/C++嵌入式算法开发能力者优先。

工程经验：有船舶、盾构相关领域控制算法量产/落地项目经验，熟悉被控对象动力学建模与非线性系统优化。

部署能力：具备算法轻量化、实时性优化、嵌入式部署移植实战经验，能接受一定时间的出差。

数据与智能能力：具备数据处理、模型训练、工况数据分析能力，可通过数据驱动方式完成控制算法迭代、故障诊断与状态估计优化。

技术沉淀：拥有智能控制相关发明专利、核心期刊论文、省部级以上科研项目、重点研发项目参与经验者优先。

专业资质：具备扎实的英文文献研读能力，可独立跟进国际先进控制算法研究成果，具备较强的技术创新与攻关能力。