广州·黄埔区
职位详情
岗位职责：
算法设计与优化：负责高效路径规划算法的设计与实现，涵盖静态路网中的最短路径算法（如Dijkstra、A*等）、动态交通环境下的实时路径规划，以及多目标优化路径策略（综合考虑时间、成本、路况等因素）。持续提升算法性能，增强路径规划的精度与响应效率。
系统集成与测试：协同地图数据团队及自动驾驶控制团队，将路径规划模块无缝接入自动驾驶系统或智能导航平台，并开展全流程系统验证，确保算法在各类实际场景中的稳定性与可靠性。
数据分析与模型优化：基于交通大数据与用户行为日志，深入分析路径算法表现，定位潜在瓶颈并制定改进方案。结合线上反馈持续优化算法参数与模型结构，提升整体服务体验。
技术创新与探索：跟踪路径规划领域的前沿技术进展，积极研究并尝试引入新技术手段，例如深度学习、强化学习在路径决策中的应用，推动算法向更高智能化方向演进。
文档编写与培训：撰写算法设计说明、技术总结报告及操作指导文档，为团队成员提供专业技术支持与算法知识培训，促进团队能力共建。
性能评估与调优：构建科学的算法性能评测体系，定期执行性能压测与效果评估，针对暴露问题实施精准调优，保障算法能力持续满足业务发展需求。
任职要求：
教育背景：计算机科学、数学、自动化或相关专业本科及以上学历，具备扎实的算法理论与数据结构基础。
专业技能：
熟练掌握路径规划算法的核心原理与工程实现方式，有相关项目实践经验者优先。
精通C++、Python等主流编程语言，具备良好的编码规范与质量控制意识。
熟悉地理信息系统（GIS）及相关地图数据处理技术，了解常用地图格式及其转换逻辑。
理解自动驾驶系统或智能导航产品的基本架构与运行机制。
工作经验：具备路径规划算法研发或相近技术领域实际工作经历者优先。
能力素质：
具备出色的逻辑分析与复杂问题解决能力，能独立推进算法开发任务。
拥有强烈的责任意识和协作精神，善于跨部门沟通协作，助力项目高效落地。
保持持续学习的热情与自主学习能力，能够紧跟技术发展趋势，不断提升专业素养。
算法设计与优化：负责高效路径规划算法的设计与实现，涵盖静态路网中的最短路径算法（如Dijkstra、A*等）、动态交通环境下的实时路径规划，以及多目标优化路径策略（综合考虑时间、成本、路况等因素）。持续提升算法性能，增强路径规划的精度与响应效率。
系统集成与测试：协同地图数据团队及自动驾驶控制团队，将路径规划模块无缝接入自动驾驶系统或智能导航平台，并开展全流程系统验证，确保算法在各类实际场景中的稳定性与可靠性。
数据分析与模型优化：基于交通大数据与用户行为日志，深入分析路径算法表现，定位潜在瓶颈并制定改进方案。结合线上反馈持续优化算法参数与模型结构，提升整体服务体验。
技术创新与探索：跟踪路径规划领域的前沿技术进展，积极研究并尝试引入新技术手段，例如深度学习、强化学习在路径决策中的应用，推动算法向更高智能化方向演进。
文档编写与培训：撰写算法设计说明、技术总结报告及操作指导文档，为团队成员提供专业技术支持与算法知识培训，促进团队能力共建。
性能评估与调优：构建科学的算法性能评测体系，定期执行性能压测与效果评估，针对暴露问题实施精准调优，保障算法能力持续满足业务发展需求。
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教育背景：计算机科学、数学、自动化或相关专业本科及以上学历，具备扎实的算法理论与数据结构基础。
专业技能：
熟练掌握路径规划算法的核心原理与工程实现方式，有相关项目实践经验者优先。
精通C++、Python等主流编程语言，具备良好的编码规范与质量控制意识。
熟悉地理信息系统（GIS）及相关地图数据处理技术，了解常用地图格式及其转换逻辑。
理解自动驾驶系统或智能导航产品的基本架构与运行机制。
工作经验：具备路径规划算法研发或相近技术领域实际工作经历者优先。
能力素质：
具备出色的逻辑分析与复杂问题解决能力，能独立推进算法开发任务。
拥有强烈的责任意识和协作精神，善于跨部门沟通协作，助力项目高效落地。
保持持续学习的热情与自主学习能力，能够紧跟技术发展趋势，不断提升专业素养。
2026-07-24 12:28
IP属地：广东广州
职位福利
本科1-3年C/C++机器学习规控算法深度学习算法工程化经验其他融合感知算法SLAM算法嵌入式开发优秀开源项目经历Python
广东拓普视科技有限公司
不需要融资 · 20-99人
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