20-50万;国企招聘;自动驾驶;软件/算法/SLAM/PNC;地点深圳

负责自动驾驶车辆端软件与云端、车内硬件及驾驶员之间的桥梁搭建。确保车辆在自动驾驶过程中的高可靠性、故障安全性以及良好的人机交互体验。

1. 车云通信架构设计与开发

- 负责自动驾驶车辆与云端监控平台的高性能通信协议的开发与维护（如MQTT, SOME/IP, DDS或自定义TCP/UDP协议）。

- 负责车辆实时状态数据（如位置、姿态、故障码）的上报，以及云端调度指令（如OTA升级、远程接管、路径规划下发）的可靠接收与解析。

- 优化通信链路，处理弱网、断网等极端情况下的数据缓存与重传机制，保证数据零丢失。

2. 车辆健康管理与故障诊断

- 负责车载自动驾驶系统的故障库搭建与维护，定义故障等级（如警告、限制性能、立即停车）。

- 开发车辆自检程序，实时监控各传感器（激光雷达、摄像头、IMU等）、计算单元和执行器（线控底盘）的健康状态。

- 设计故障诊断与隔离机制，快速定位软硬件故障源。

3. 功能安全与应急处理策略实现

- 负责故障应急处理模块的开发，根据故障等级触发相应的最小风险策略。

- 实现降级处理逻辑（例如：主传感器失效，自动切换备选方案）。

- 开发安全监控看门狗程序，确保主进程崩溃时能自动恢复或执行安全停车（即进程监管）。

4. 人机交互（HMI）后端与语音播报集成

- 负责车辆端语音播报逻辑的触发与实现，将系统状态、故障提示、导航信息转化为语音指令输出。

- 与HMI前端团队协作，定义车辆状态显示接口，确保驾驶员能及时获取自动驾驶系统状态。

5. 系统集成与性能优化

- 负责系统软件在不同硬件平台（工控机、Orin、地瓜等）上的移植与适配。

- 分析系统资源占用（CPU、内存、网络），优化软件性能，确保实时性。

1. 基础技能

- 本科及以上学历，计算机科学、自动化、车辆工程或相关专业。

- 精通C/C++编程，具备良好的编码习惯，熟悉Linux或QNX环境下的开发和调试。

- 熟悉多线程、多进程编程，深刻理解进程间通信机制（共享内存、DDS、Socket等）。

2. 协议与中间件

- 熟悉常用的车云通信协议（MQTT, HTTP/2, gRPC）以及车载通信协议（SOME/IP, DDS, CAN）。

- 有ROS/ROS2或CyberRT实际开发经验者优先。

3. 系统理解

- 熟悉Linux系统原理，具备系统级调试能力。

- 理解功能安全基本概念，有故障诊断、健康管理软件开发经验者优先。

4. 业务逻辑

- 对自动驾驶系统架构有整体认知，理解传感器、感知、定位、规划、控制各模块的基本数据流。

- 具备语音合成（TTS）或车载HMI相关开发经验者优先。

5. 综合素质

- 具备强烈的责任感，对自动驾驶的安全性有敬畏之心。

- 具备良好的故障排查逻辑思维能力，能快速定位“到底是车坏了、网络断了、还是软件bug了”。

加分项：

- 有实际的车规级项目落地经验。

- 熟悉Docker容器化技术在车端的应用。

- 有实际车辆路测跟车调试经验。

1.负责自动驾驶规划与控制算法研发，包括行为决策、路径规划、轨迹规划及车辆控制。

2.基于感知、预测结果，设计安全、舒适、高效的行车策略与轨迹生成算法

3.负责复杂场景下（变道、超车、匝道、路口等）的规划策略开发与优化

4.参与规划控制模块的仿真验证、实车测试及量产落地。

1.本科及以上学历，自动化、车辆工程、计算机、机器人等相关专业。

2.熟悉运动学、动力学、最优控制、路径规划等相关理论。

3.熟练掌握C++开发，具备良好的算法设计和工程实现能力。

4.熟悉常见规划与控制算法，如A*、Hybrid A*、MPC、PID、LQR等。

5.熟悉Linux开发环境，具备良好的问题分析和团队协作能力。

加分项

1.有自动驾驶、ADAS或机器人规划控制开发经验；

2.熟悉ROS/ROS2开发框架；

3.熟悉强化学习、行为决策或博弈规划相关技术；

4.具备实车调试、仿真平台开发或量产项目经验；

5.熟悉规划控制开源框架，如Apollo或Autoware。

1.研发和优化多传感器融合的SLAM系统（激光雷达/视觉/IMU/轮速计等），实现高精度、高鲁棒性的定位与建图。

2.研究并解决实际场景中的SLAM问题，如回环检测、重定位、动态环境干扰、大规模地图管理等。

3.负责SLAM前端特征提取、匹配（视觉特征点、线面特征，激光点云配准如ICP、NDT）与后端非线性优化（g2o, Ceres, GTSAM）。

4.完成多传感器（相机、LiDAR、IMU）的标定与时空同步。

5.将SLAM算法在嵌入式平台（如ARM、DSP、GPU、NPU）上进行移植、加速和工程部署。

6.跟进前沿算法（如NeRF-SLAM、语义SLAM、基于学习的特征/闭环），并推动其在产品中的应用。

学历专业：本科及以上学历，计算机、自动化、机器人、测绘、数学等相关专业。博士优先。

基础理论：扎实的数学基础（线性代数、概率论、李群李代数、数值优化、多视图几何、卡尔曼滤波/粒子滤波）。

实践经验： 1年以上实际SLAM项目开发经验，熟悉至少一种主流SLAM框架（ORB-SLAM系列、VINS、LOAM/LIO-SAM、Cartographer、MSCKF等）。

编程能力：精通C++，Python熟练；具备良好的代码规范与工程能力（CMake、Git、GTest）。

工具链：熟练使用OpenCV、Eigen、Ceres/g2o/GTSAM、PCL、ROS/ROS2。

加分项：

有自动驾驶、机器人竞赛、AR/VR、AGV/AMR项目落地经验。

熟悉CUDA/OpenCL/NEON多线程/并行加速。

发表过IROS/ICRA/ICCV/CVPR等高水平论文。

熟悉深度学习在特征提取、闭环检测或位姿回归中的应用。

必高猎头，是国内率先深耕于AI智能制造、新材料与环保领域的人力资源战略伙伴。

自2012年创立以来，我们始终聚焦产业前沿，现已将核心服务延伸至非标自动化、具身智能机器人等决定制造业未来的关键赛道。

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