美团(meituan)招聘无人机规划调度算法工程师
招聘职位:
无人机规划调度算法工程师 搜索同类职位
岗位职责:
1. 核心算法研发与调度优化:
(1) 负责无人机大规模配送场景下的运筹优化与时空调度算法设计,持续提升履约效率,降低单位配送成本。
(2) 负责无人机航迹规划与低空交通管理(UTM),解决多机协同、避障、四维轨迹优化及突发状况下的实时重规划问题,确保绝对安全。
2. 前沿 AI & 智能体应用探索:
(1) 负责大模型与Multi-Agent 架构在规划调度中的应用,构建基于 LLM/Agent 的复杂场景决策框架、端到端任务规划与异常处理机制。
(2) 负责领域数据集建设与模型微调,探索结合领域知识的混合推理机制,提升复杂调度逻辑下的泛化与鲁棒性。
(3) 探索模仿学习与强化学习在轨迹生成、端到端决策及 Sim2Real 迁移中的应用,解决传统优化方法在大规模动态环境下的算力 瓶颈。
3. AI 赋能研发工程化:
提炼并构建 AI-First 的算法研发全流程,熟练运用 LLM Agent、AI Code-Gen、智能数据仿真等工具,实现从问题建模、仿真验证到上线部署的高效闭环。
任职要求:
1.基本学历与专业:硕士及以上学历,计算机、自动化、机器人、运筹学、工业工程、人工智能等相关专业。
2. 工程与编程基础:
(1) 具备扎实的计算机科学基础,精通数据结构与算法,熟练掌握 C++ 与 Python,具有良好的代码规范与性能调优能力。
(2) 熟悉至少一种主流深度学习或强化学习框架(PyTorch, Ray/RLlib 等),熟悉仿真平台(如 AirSim, Gazebo, Isaac Sim或自定义离散事件仿真)者优先。
3. 核心领域能力(满足以下至少方向之一):
(1) 方向 A:运筹优化
深入理解大规模组合优化问题,精通 MIP/LP 数学规划建模,熟练使用 Commercial Solvers(Gurobi, CPLEX, OR-Tools);
精通元启发式算法(ALNS, Tabu Search, Genetic Algorithm)与分解算法(Column Generation, Benders Decomposition),有实战大规模 VRPTW/PDP 经验。
(2) 方向 B:运动规划与控制
深入理解图搜索(A*, D*, Jump Point Search)、采样算法(RRT*, PRM)及连续轨迹优化(B-spline, Polynomial Optimization, MPC);
熟悉多机协同规划与时空碰撞检测(SDF, OcTree),具备复杂风场/突发禁飞区下的实时重规划经验。
(3) 方向 C:AI & 深度决策(AI & RL/Agent)
深入理解大语言模型(LLM)微调(LoRA/SFT)、Agent 工具调用(Function Calling/ReAct)与 Multi-Agent 系统设计;
熟悉模仿学习(DAgger, GAIL)、强化学习(PPO, SAC, Offline RL)及其在路径规划/决策中的应用,了解 Sim2Real 迁移与泛化问题。
4. AI 工具效能:
熟练运用 AI 辅助开发工具进行代码生成、重构、单元测试及算法调优,具备将 AI 工具融入每日 Workflow 的习惯。
5. 软素质:
(1) 具备极强的问题定义能力与数学建模抽象能力;
(2) 逻辑清晰,自我驱动,对低空经济/无人机领域保持强烈的热情与好奇心。
1. 核心算法研发与调度优化:
(1) 负责无人机大规模配送场景下的运筹优化与时空调度算法设计,持续提升履约效率,降低单位配送成本。
(2) 负责无人机航迹规划与低空交通管理(UTM),解决多机协同、避障、四维轨迹优化及突发状况下的实时重规划问题,确保绝对安全。
2. 前沿 AI & 智能体应用探索:
(1) 负责大模型与Multi-Agent 架构在规划调度中的应用,构建基于 LLM/Agent 的复杂场景决策框架、端到端任务规划与异常处理机制。
(2) 负责领域数据集建设与模型微调,探索结合领域知识的混合推理机制,提升复杂调度逻辑下的泛化与鲁棒性。
(3) 探索模仿学习与强化学习在轨迹生成、端到端决策及 Sim2Real 迁移中的应用,解决传统优化方法在大规模动态环境下的算力 瓶颈。
3. AI 赋能研发工程化:
提炼并构建 AI-First 的算法研发全流程,熟练运用 LLM Agent、AI Code-Gen、智能数据仿真等工具,实现从问题建模、仿真验证到上线部署的高效闭环。
任职要求:
1.基本学历与专业:硕士及以上学历,计算机、自动化、机器人、运筹学、工业工程、人工智能等相关专业。
2. 工程与编程基础:
(1) 具备扎实的计算机科学基础,精通数据结构与算法,熟练掌握 C++ 与 Python,具有良好的代码规范与性能调优能力。
(2) 熟悉至少一种主流深度学习或强化学习框架(PyTorch, Ray/RLlib 等),熟悉仿真平台(如 AirSim, Gazebo, Isaac Sim或自定义离散事件仿真)者优先。
3. 核心领域能力(满足以下至少方向之一):
(1) 方向 A:运筹优化
深入理解大规模组合优化问题,精通 MIP/LP 数学规划建模,熟练使用 Commercial Solvers(Gurobi, CPLEX, OR-Tools);
精通元启发式算法(ALNS, Tabu Search, Genetic Algorithm)与分解算法(Column Generation, Benders Decomposition),有实战大规模 VRPTW/PDP 经验。
(2) 方向 B:运动规划与控制
深入理解图搜索(A*, D*, Jump Point Search)、采样算法(RRT*, PRM)及连续轨迹优化(B-spline, Polynomial Optimization, MPC);
熟悉多机协同规划与时空碰撞检测(SDF, OcTree),具备复杂风场/突发禁飞区下的实时重规划经验。
(3) 方向 C:AI & 深度决策(AI & RL/Agent)
深入理解大语言模型(LLM)微调(LoRA/SFT)、Agent 工具调用(Function Calling/ReAct)与 Multi-Agent 系统设计;
熟悉模仿学习(DAgger, GAIL)、强化学习(PPO, SAC, Offline RL)及其在路径规划/决策中的应用,了解 Sim2Real 迁移与泛化问题。
4. AI 工具效能:
熟练运用 AI 辅助开发工具进行代码生成、重构、单元测试及算法调优,具备将 AI 工具融入每日 Workflow 的习惯。
5. 软素质:
(1) 具备极强的问题定义能力与数学建模抽象能力;
(2) 逻辑清晰,自我驱动,对低空经济/无人机领域保持强烈的热情与好奇心。
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