中联重科
规控算法工程师
规控算法工程师
发布于 11 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Lattice
Ros
Rrt
多传感器融合
机器人导航
路径规划
避障
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
核心机器人算法岗，技术成长性强，需现场工程化落地，WLB信息不明。
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，方便横向比较。
薪资怎么样
2.2万
与机器人开发中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
7 个在招 · 其中机器人开发 18 个
市场机会
选择适中
长沙 · 机器人开发 · 18 个在招
职位详情
关于这个职位
作为规控算法工程师，你将负责机器人自主导航与路径规划算法的设计与开发，基于三维重建模型构建路径规划、避障与控制策略，并推动算法从研发走向工程化落地
该岗位面向中联重科机器人方向，工作地点可选长沙或上海
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、数学、机器人、自动化、控制工程、机械工程等相关专业
掌握A*，RRT，Lattice等算法知识
较强的学习、创新能力，独立工作能力强，有团队协作精神等
熟悉多传感器融合定位算法
工作职责
设计和开发基于三维重建模型的路径规划算法
参与并负责机器人自主导航功能开发
通过智能学习优化机器人的规划与控制
参与并负责路径规划、避障机制等算法的持续优化和迭代
参与并负责机器人系统功能的工程化和落地开发
配合团队进行机器人调试，并进行问题分析和闭环，参与并负责前瞻性规划算法的验证工作等
优先资格
具有C++/Python和ROS开发经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 可参与从算法研发到工程化落地的完整链路，实战性强
- 大型装备制造企业平台，业务场景真实、落地空间大
- 机器人产品化落地节奏与硬件联调密切相关，问题闭环耗时
- 适合具备机器人或自动驾驶算法背景、热爱动手调试、希望在真实产品场景中打磨算法能力的工程师
缺点 / 挑战
- 机器人自主导航与规划控制属于技术含量较高的核心算法方向，技能积累扎实
- 算法与工程化并重，对C++/ROS实战能力和调试能力要求较高
角色解读
- 可沿算法专家路线深耕规划控制与自主导航方向
- 也可向机器人系统架构或技术管理方向发展
- 随着机器人产品落地，有机会参与前瞻算法研究与核心模块主导
- 负责基于三维重建模型的机器人路径规划与避障算法设计开发
- 参与机器人自主导航功能开发及规划控制算法的持续优化迭代
- 推动算法工程化落地，并配合团队进行机器人调试与问题闭环
- 扎实掌握A*、RRT、Lattice等路径规划算法
- 具备C++/Python编程能力与ROS开发经验
- 熟悉多传感器融合定位算法及机器人导航原理
- 较强的问题分析、独立工作与团队协作能力
申请策略
- 提前了解中联重科机器人业务方向与产品形态，面试中结合场景表达算法落地思路
- 突出A*、RRT、Lattice等路径规划算法的实现与项目经验
- 展示C++/Python及ROS的实际开发案例与代码能力
- 列举机器人自主导航、避障或多传感器融合定位的相关项目
- 量化算法落地效果，如导航成功率、避障准确率等指标
- 补齐并强化ROS工程化开发与机器人仿真调试能力
- 系统梳理多传感器融合定位算法与三维重建相关知识
面试指南
- 采用STAR结构描述项目背景、你的职责、具体方案与量化结果
- 遇到算法类问题先讲清思路与取舍，再说明验证与优化过程
- 请介绍你使用A*、RRT或Lattice做过的一个路径规划项目及效果
- 如何设计机器人避障机制并保证实时性？
- 多传感器融合定位中你处理过哪些难点？
- 如何将算法从原型工程化落地到实际机器人系统？
- 复习主流路径规划算法原理与复杂度对比
- 准备1-2个可深入讲解的机器人导航项目案例
职位点评
薪资福利68
成长发展80
工作生活55
使命价值66
薪资福利
68中等
职位未披露薪资，大型装备制造企业平台相对稳定，福利信息JD未提及。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–3.0万/月）
成长发展
80较高
规划控制与自主导航属于核心算法方向，参与从研发到落地全链路，技能成长空间较大。
技术前沿主流现代技术
技术栈A*、RRT、Lattice、C++、Python、ROS、多传感器融合
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及办公模式与工作节奏，地点可选长沙或上海，需现场参与机器人调试。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
66中等
机器人自主导航与自动化符合产业升级方向，具备一定正向社会价值，但JD未强调使命愿景。
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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