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，以及综合时间、成本、路况等多目标的优化路径策略。持续开展算法性能调优，提升路径计算的精度与响应效率。
系统集成与测试：协同地图数据团队及自动驾驶控制团队，将路径规划模块嵌入自动驾驶系统或智能导航平台，并执行全流程系统测试，确保算法在各类实际场景中运行稳定、结果可靠。
数据分析与模型优化：基于交通大数据与用户行为日志，开展算法效果分析，定位性能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，增强导航结果的合理性与用户体验。
技术创新与探索：跟踪路径规划领域的前沿技术发展，积极研究新方法的应用可行性，例如引入深度学习、强化学习等人工智能技术，推动路径决策能力向更高智能化阶段演进。
文档编写与培训：撰写完整的算法设计说明、技术总结报告和操作指导文档，面向团队内部提供路径规划相关知识的培训与技术支持。
性能评估与调优：构建科学的算法评估体系，定期组织实施性能测试，针对暴露的问题进行定向优化，保障算法表现持续满足业务场景需求。
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：
深入理解路径规划算法的核心原理与工程实现方式，有实际项目落地经验者优先。
熟练使用C++、Python等编程语言，代码规范良好，具备较强的工程实现能力。
掌握地理信息系统（GIS）基本原理，熟悉主流地图数据格式及其处理流程。
了解自动驾驶系统或智能导航产品的整体架构与工作逻辑。
工作经验：有路径规划方向算法研发或相近领域实际工作经验者优先考虑。
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。
责任心强，富有团队协作意识，能够跨部门高效沟通，协同完成项目目标。
保持持续学习热情，具备自主钻研能力，主动跟进技术发展趋势，不断提升专业水平。
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，以及综合时间、成本、路况等多目标的优化路径策略。持续开展算法性能调优，提升路径计算的精度与响应效率。
系统集成与测试：协同地图数据团队及自动驾驶控制团队，将路径规划模块嵌入自动驾驶系统或智能导航平台，并执行全流程系统测试，确保算法在各类实际场景中运行稳定、结果可靠。
数据分析与模型优化：基于交通大数据与用户行为日志，开展算法效果分析，定位性能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，增强导航结果的合理性与用户体验。
技术创新与探索：跟踪路径规划领域的前沿技术发展，积极研究新方法的应用可行性，例如引入深度学习、强化学习等人工智能技术，推动路径决策能力向更高智能化阶段演进。
文档编写与培训：撰写完整的算法设计说明、技术总结报告和操作指导文档，面向团队内部提供路径规划相关知识的培训与技术支持。
性能评估与调优：构建科学的算法评估体系，定期组织实施性能测试，针对暴露的问题进行定向优化，保障算法表现持续满足业务场景需求。
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：
深入理解路径规划算法的核心原理与工程实现方式，有实际项目落地经验者优先。
熟练使用C++、Python等编程语言，代码规范良好，具备较强的工程实现能力。
掌握地理信息系统（GIS）基本原理，熟悉主流地图数据格式及其处理流程。
了解自动驾驶系统或智能导航产品的整体架构与工作逻辑。
工作经验：有路径规划方向算法研发或相近领域实际工作经验者优先考虑。
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。
责任心强，富有团队协作意识，能够跨部门高效沟通，协同完成项目目标。
保持持续学习热情，具备自主钻研能力，主动跟进技术发展趋势，不断提升专业水平。
2026-07-20 13:48
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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