徐工集团
软件架构（博士）
软件架构（博士）
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Mpc
Pid控制
卡尔曼滤波
滑模控制
避障算法
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
博士应届算法研发岗，控制与规划技术栈完整，成长性突出，但地点与WLB信息不明确。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.8万
比自动驾驶中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位面向博士应届生，在徐工研究总院从事底盘控制与路径规划算法研发，涵盖MPC/PID/滑模等控制算法、卡尔曼滤波状态估计，以及全局/局部路径规划和避障模块的设计、开发与测试
最低要求
博士研究生学历，自动化、机器人工程、机械工程、计算机科学与技术、数学等相关专业应届毕业生
工作职责
负责MPC、PID、滑膜控制、smith控制等控制算法设计、开发、测试和维护
负责卡尔曼滤波、RLS等状态观测器设计、开发、测试和维护
负责区域覆盖和点到点等底盘全局路径规划模块开发、测试和维护
负责避障、绕障等局部路径规划模块开发、测试和维护
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈覆盖控制、状态估计和路径规划，算法积累较系统
- 面向底盘与装备智能化场景，工程落地属性强
- 博士应届岗位，专业匹配度高，适合做深技术方向
- 徐工研究总院平台可接触实际研发项目
- JD对控制、估计、规划多模块均有要求，学习广度较大
- 算法需通过测试和维护落地，工程化要求不低
- 薪资、办公模式等信息未披露，需要主动确认
- 适合控制、机器人、自动化等专业博士应届生，愿意在装备智能化算法方向长期深耕，并能接受多模块协同研发
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可从算法模块开发逐步成长为控制/规划方向的技术骨干
- 随着项目积累，可向软件架构、系统方案设计或技术专家方向发展
- 在装备智能化、无人底盘等场景中拓展跨学科工程能力
- 负责MPC、PID、滑模、Smith等控制算法的设计、开发、测试与维护
- 负责卡尔曼滤波、RLS等状态观测器的研发与优化
- 负责底盘全局路径规划模块，包括区域覆盖和点到点规划
- 负责局部路径规划中的避障、绕障模块开发与测试
- 控制理论与算法基础，熟悉MPC、PID、滑模、Smith等控制方法
- 状态估计能力，掌握卡尔曼滤波、RLS等观测器设计
- 路径规划与避障算法能力，理解全局/局部规划
- 自动化、机器人、机械、计算机或数学等相关博士背景
申请策略
- 投递前确认工作地点、薪资福利和办公模式
- 了解徐工在装备智能化、无人底盘方面的业务方向，面试中体现岗位匹配
- 突出MPC、PID、滑模、Smith等控制算法的项目或论文经历
- 展示卡尔曼滤波、RLS等状态估计的建模与实现能力
- 写明全局/局部路径规划、避障算法的项目经验或仿真结果
- 强调博士课题与自动化、机器人、机械或数学的交叉背景
- 提前梳理控制算法与路径规划的系统知识，准备可复现的项目案例
- 准备算法仿真、测试验证和模块维护的工程化思路
面试指南
- 用“问题背景—方法选择—实现细节—验证结果”的结构讲项目
- 先讲算法原理，再结合具体场景说明参数、约束和评价指标
- 对开放问题先给总体方案，再说明权衡和失败案例的处理
- 请介绍你做过的一个MPC/PID/滑模控制项目，如何建模、调参和验证？
- 卡尔曼滤波和RLS状态观测器的原理与适用场景是什么？
- 如何设计底盘全局路径规划和局部避障算法？
- 路径规划中遇到不可行解或动态障碍时如何处理？
- 博士课题与底盘控制/规划岗位如何结合？
职位点评
薪资福利60
成长发展90
工作生活55
使命价值75
薪资福利
60中等
JD未披露薪资与福利，补偿性信息透明度有限；博士研发岗的薪酬与福利需在后续沟通中重点确认。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
90较高
岗位覆盖控制、状态估计与路径规划多个算法模块，技术栈完整，对博士应届生的算法成长较有利。
技术前沿主流现代技术
技术栈MPC、PID、滑模控制、Smith控制、卡尔曼滤波、RLS、全局路径规划、局部路径规划、避障
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式、弹性安排或加班情况，生活化动机信息不足，需面试确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位面向底盘控制与路径规划算法，属于装备智能化研发方向，技术应用价值较明确；JD未披露使命或行业愿景。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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