本岗位面向港口自动化、智能化领域，围绕自动化海港码头 / 无水港项目、港口 AGV 系统核心技术研发，涵盖算法研发与工程化落地、高精度定位、多传感器融合感知、车体动力学建模与控制四大核心方向，推动港口智能装备技术创新与实际应用。
以下JD包含多个方向，任职资格有单项满足或靠近即可投递。

二、核心工作职责
（一）自动化港口项目算法研发与工程化
负责自动化海港码头 / 无水港等项目的算法研发与工程化实现，在实际运营场景中解决项目业务模型标定及算法自学习解析工作。
参与码头生产管控系统（TOS）产品研发，保障算法模块结果详细输出，提供算法引擎，满足业务模块调度、分派、搜索等算法功能需求。
预处理并解析码头及船舶的全局堆存结构、导航路径，开展结构多维度分析、路径规划、位置匹配等工作。
负责算法模型在不同操作系统、架构平台上的优化、集成调试及工程化落地实现。
（二）港口高精度定位系统研发
主导港口高精度定位系统的算法研发，包括激光 SLAM、视觉 SLAM、多传感器融合定位等，确保满足厘米级定位精度要求。
针对港口动态环境（如集装箱堆叠、人员流动、感知遮挡、RTK 失效）优化定位算法鲁棒性，解决长期运行中的累积误差问题。
研发局部路径规划算法，结合高精地图与实时定位数据，实现在复杂港区内的自主避障与高效路径跟踪。
负责定位算法的工程化落地，完成算法在域控平台上的移植与性能优化；与感知、规控团队协同，制定定位模块输出接口协议，参与港口 AGV 车队联调测试与故障排查。
（三）港口 AGV 多传感器融合感知系统研发
负责港口 AGV 多传感器融合感知系统的算法设计与优化，处理激光雷达、摄像头等数据，实现障碍物检测、分类、跟踪及场景语义理解。
研发高精度目标检测算法，针对港口复杂环境（如集装箱、堆高机、叉车、人员等）优化模型鲁棒性，解决遮挡、光照变化、恶劣天气等场景下的感知挑战。
主导感知算法的工程化部署，完成跨平台移植、模型轻量化及实时性优化，确保算法在域控设备上高效运行。
跟踪前沿技术，结合港口业务需求进行算法创新，提升感知系统精度与稳定性；与定位、规划控制团队紧密协作，制定感知模块输出接口标准，参与实车联调及量产软件测试体系搭建。
（四）AGV 车体动力学建模与控制算法研发
开展 AGV 车辆动力学建模，涵盖电机驱动、转向系统、悬挂系统等子系统的数学建模与仿真分析。
设计并优化车体控制算法（如横摆稳定控制、防侧翻控制、驱动防滑控制等），提升 AGV 在港口复杂路面（如集装箱堆场、斜坡、不平整路面）下的行驶稳定性与安全性。
开发 AGV 执行机构（如电机控制器、转向舵机、制动系统）的控制逻辑，实现精准的力矩 / 速度 / 位置闭环控制；负责执行机构与上层控制算法的接口定义与调试，保障控制指令准确执行与实时响应。
设计车体控制系统故障诊断策略，实时监测执行机构状态（如电机温度、电流异常），实现故障快速定位与分级报警；开发容错控制算法，在部分执行机构失效时，保障 AGV 基本行驶能力与安全停车。
与硬件工程师、结构工程师协作，参与 AGV 样车试制与底盘调校，解决车体控制相关的机械 - 电子耦合问题；赴港口现场支持 AGV 调试，分析车体控制相关运营数据，提出优化建议。
三、任职资格要求
（一）基本要求
统招博士学历，计算机、人工智能、自动化、机器人、车辆工程、机械电子、控制科学与工程、数据科学与大数据技术、智能科学与技术、管理科学与工程等相关专业。
英语 CET - 6 或以上，口语流利，能熟练阅读外文技术文献，能用英语口语进行交流与技术沟通。
追求卓越，具备很强的自我驱动能力和学习能力，有强烈意愿将技术转化为实际产品；拥有良好的团队合作能力、严密的逻辑思维能力以及高效的沟通能力。
（二）技术能力要求
编程与数据库能力：扎实掌握 Python/Java/C/C++ 等至少一种编程语言；熟悉 Oracle、MongoDB、SQL 等主流数据库；具备 Linux 开发环境下的算法实现能力，有 ROS 开发、嵌入式系统开发（如 ARM、DSP）、实时操作系统（如 FreeRTOS、QNX）开发经验者优先。
算法基础能力：熟悉人工智能算法、运筹与调度算法；精通激光 SLAM 算法原理、多传感器融合定位技术（有 GPS/IMU/UWB 组合导航项目经验者优先）；精通深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），熟悉主流目标检测 / 分割模型；熟练掌握经典控制算法（PID、LQR、滑模控制）及现代控制理论（如 MPC 模型预测控制、自适应控制），熟悉港口 AGV 车辆动力学模型。
工具应用能力：熟悉 CUDA/TensorRT 加速优化技术；了解多传感器标定与同步技术；具备 MATLAB/Simulink 建模与仿真经验，能使用 CarSim 等车辆动力学仿真软件者优先。
（三）项目经验要求
有自动化海港码头 / 无水港项目算法研发、工程化落地经验，或码头生产管控系统（TOS）产品研发经验者优先。
参与过港口 AGV / 自动驾驶定位系统量产开发，熟悉港口高精地图构建与维护流程，具备大规模场景下定位算法调试经验者优先。
参与过量产级 AGV / 自动驾驶感知系统开发，熟悉开发流程，有激光 - 视觉融合感知项目经验者优先。
具有AGV、无人车或电动汽车车体控制算法开发经验，熟悉港口 AGV 作业场景，具备车体控制算法工程化落地能力与实车调试经验（如电机标定、转向系统调校），能解决实际场景中控制问题，了解 AGV 底盘设计流程，有与机械工程师、硬件工程师协同开发经验者优先。
曾在自动化码头及相关领域内发表高水平论文，或在知名比赛中取得优异成绩，或拥有领域内相关专利者优先。
（四）其他要求
具备良好的理论基础，能快速定位并解决定位算法、感知算法、控制算法中的数值稳定性问题。
具备较强的工程能力，能适应港口环境下的长时间实车测试与算法迭代需求，可接受赴港口现场进行技术支持与调试工作。