岗位描述
岗位简介
参与多机器人/AGV调度与交通控制核心功能的研发工作,在导师的指导下,完成路径规划、冲突预防、调度优化等基础算法的理论研究与工程实现。
你将负责这些核心工作
1. 协助实现与优化基础路径规划算法(如A*、其他启发式搜索)及局部路径重规划功能。
2. 支持多车辆间冲突、死锁、资源占用(如空间锁、路权)等问题的检测,并落地实现基础解决策略。
3. 参与任务与车辆调度核心逻辑(如优先级、分配策略、预计到达时间ETA计算)的迭代优化。
4. 负责编写算法模块的单元测试和性能基准测试,并对运行数据进行初步分析。
5. 协助构建仿真与历史数据回放场景,利用数据验证算法策略的有效性。
6. 维护算法相关的配置、参数表格以及基础的运行状态监控指标。
我们希望你具备这些条件
1. 专业背景:本科及以上学历,计算机、软件工程、自动化、数学、运筹学、控制理论等相关专业。
2. 编程语言:掌握Java语言基础,包括集合框架、基础并发概念以及调试技巧。
3. 算法与数据结构:理解常见的图论算法(如最短路、A*、DFS/BFS)及其时间复杂度分析。
4. 工程素养:具备清晰的逻辑拆解能力和良好的代码规范意识,能够编写可读性强的函数与注释。
5. 开发工具:有Git的基本使用经验,了解常见团队协作开发流程(如分支管理、Pull Request、Code Review)。
加分项
1. 在多机器人系统、AGV、路径规划、任务调度或仿真领域有相关的课程项目或竞赛经历。
2. 接触过以下任一技术者优先:MAPF(多智能体路径规划)、OR-Tools、强化学习、局部搜索算法、LNS(大规模邻域搜索)。
3. 具备性能分析(Profiling)、JMH(Java微基准测试框架)或数据统计脚本(Python/SQL)的实践经验。
4. 有参与中型后端项目(特别是基于Spring框架)或算法工程实践的经验。
5. 具备良好的英文技术文献阅读与理解能力。
软素质要求
1. 能够主动汇报工作进度,并对收到的反馈做出快速响应。
2. 面对复杂问题时具备耐心,并有通过数据进行验证的科学意识。
3. 对 “算法” 与 “工程” 相结合的交叉领域有浓厚兴趣,并愿意在此方向上长期深入发展。