一、岗位职责
1. 核心算法设计与开发：负责矿山自动驾驶场景下调度决策核心算法的设计、开发与迭代，包括但不限于多智能体任务分配算法（装-运-卸任务优化分配）、动态路径规划算法（适配矿区复杂地形与动态障碍物）、多车协同控制算法（会车、避让、优先级调度等），保障车队作业的安全性与高效性。
2. 算法优化与场景适配：针对矿山极端场景（如暴雨、大雾、临时施工、车辆故障）进行算法鲁棒性优化，解决调度延迟、决策冲突等问题；结合矿区地形（坡度、坑洼）、作业流程（铲车-矿卡协同）等特性，完成算法的场景化适配与参数调优。
3. 算法落地与验证：主导调度决策算法的仿真测试与实地验证，搭建算法测试评估体系，分析测试数据并输出优化方案；推动算法在实际矿区车队中的部署落地，解决落地过程中的技术瓶颈。
4. 跨团队协同与技术攻坚：与感知、控制、硬件等团队紧密协作，打通“感知-决策-控制”数据链路，确保调度指令精准执行；联合现场运维团队收集矿区实际运营数据与问题反馈，转化为算法迭代需求。
5. 技术沉淀与创新：跟踪国内外矿山自动驾驶、多智能体协同、调度优化等领域的前沿技术，结合业务需求开展技术预研与创新，形成技术专利或核心技术文档。
二、任职要求
1. 学历与专业背景
（1）本科及以上学历，计算机科学与技术、自动化、控制工程、运筹学与控制论、车辆工程等相关专业；硕士及以上学历优先，有矿山/港口/物流等工业自动驾驶场景经验者优先。
（2）3年及以上自动驾驶调度决策算法、多智能体协同算法或复杂系统优化算法研发经验，有矿山自动驾驶行业经验者优先。
2. 核心技术能力
（1）算法基础扎实：精通路径规划算法、任务调度优化算法、多智能体协同算法；了解强化学习在动态调度中应用者优先。
（2）编程与工具能力：精通Python、C++
（3）仿真与测试能力：熟练使用Prescan、VISSIM或矿区专用仿真平台搭建测试场景；具备搭建算法自动化测试框架、设计测试用例的能力。