大众汽车
Software Development
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发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Dijkstra
Mqtt
Ros
Slam
多智能体
路径规划
Amr/Agv调度
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
技术前沿、平台稳定，但工作地点在工厂且灵活性较低。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
28K
比机器人开发中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 190 个在招
市场机会
选择不多
大连 · 机器人开发 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责大众汽车自动变速器（大连）有限公司AMR智能调度系统的全周期开发与技术迭代，包括Java后端核心服务、Python任务模块及前端可视化模块
您将参与路径规划、多机器人协调、冲突消解等核心算法优化，并负责系统测试、文档标准化及跨团队协作，以保障生产线物流的高效稳定运行
最低要求
计算机科学、自动化、机器人或相关专业本科及以上学历
年以上机器人相关软件开发经验，具备全生命周期研发经验
有AMR/AGV调度平台经验者优先
有大型机器人集群交付项目经验者优先
精通基础算法和数据结构
熟练使用Java/SpringBoot进行后端开发，以及Python进行算法集成和脚本编写
精通MySQL、Redis和MQTT
熟悉使用Vue/React进行前端开发
能够独立构建数字孪生地图、监控仪表盘和仿真页面
精通A*和Dijkstra路径规划算法
了解多智能体协作、SLAM和多品牌机器人协议
具备需求分析、系统架构设计和技术文档编写能力
工作职责
开发Java核心后端和Python任务模块/脚本，实现任务调度、车辆分配和多品牌机器人协议适配
整理需求，设计可扩展的实时AMR调度架构，并选择路径规划与多机器人协调技术
开发前端可视化，包括地图、监控仪表盘、仿真面板和拖拽式低代码配置
编码、重构和优化核心模块：4D路径规划、冲突消解、死锁预测、仓库与应急管理
执行单元、仿真和现场测试，修复通信/并发问题，确保多机器人稳定运行
标准化接口文档，提取可复用的中间件/组件，降低集成成本
协调跨团队资源，跟踪里程碑，并根据物流需求交付版本
跟踪行业技术趋势，对标竞品，优化系统性能瓶颈
使用Python对接多智能体强化学习模型，实现提前30秒的风险预测和机器人自动重新规划路线
收集在线运行日志，分析任务效率数据，为生产线输出定期优化报告
根据职位持有人的知识和经验，执行与个人任务相关的职责
应要求并在与相关负责人协商后，为在大众汽车、其子公司/关联公司或合作组织任职的其他人员提供建议
优先资格
有ROS经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈全面，涵盖后端、前端、算法和AI，能快速提升综合技术能力
- 属于汽车制造巨头内部的生产智能化项目，业务场景稳定且具有行业代表性
- 外企背景，可能提供较为规范的流程和培训体系
- 工作内容涉及现场测试，可能需要深入生产一线，环境可能较为嘈杂
- 对算法和工程能力要求高，需要持续学习新技术以应对系统迭代
- 适合具备5年以上机器人或相关领域经验，热爱技术钻研，希望在智能制造和调度算法方向深耕的资深工程师
缺点 / 挑战
- 涉及AMR调度、多智能体RL等前沿技术，有较好的技术挑战性和发展前景
- 作为跨国企业，跨团队沟通和文档标准化要求较高，可能涉及英文交流
角色解读
- 在技术深度上，可向AMR/AGV调度算法专家或机器人系统架构师方向发展
- 在业务广度上，可向智能制造物流解决方案专家或技术团队负责人（如技术经理）方向晋升
- 依托大众汽车的平台，有机会参与跨国项目，积累大型工业场景的实践经验
- 负责AMR智能调度系统的后端核心服务开发，使用Java和Python实现任务调度、车辆分配及多品牌机器人协议适配
- 设计可扩展的实时调度架构，并开发前端可视化模块，包括地图、监控仪表盘和仿真面板
- 优化核心算法模块，如4D路径规划、冲突消解、死锁预测，并执行单元测试、仿真测试和现场测试
- 对接多智能体强化学习模型，实现风险预测和自动重新规划路线，并分析运行日志输出优化报告
- 精通Java/SpringBoot后端开发，以及Python用于算法集成和脚本编写
- 熟练掌握MySQL、Redis、MQTT等中间件，并熟悉Vue/React等前端技术
- 精通A*和Dijkstra路径规划算法，了解SLAM、多智能体协作和机器人协议
- 具备独立构建数字孪生地图、监控仪表盘和仿真页面的能力
申请策略
- 在申请时，可以表达对大众汽车智能制造转型的兴趣，以及对AMR技术在工业场景应用的见解
- 准备好展示过往项目的架构设计文档或技术博客，以证明系统设计能力
- 突出AMR/AGV调度平台的全生命周期研发经验，尤其是大型机器人集群交付项目
- 详细描述在路径规划、冲突消解、死锁预测等算法优化方面的具体案例和量化成果
- 强调Java和Python的实战能力，以及使用SpringBoot、MySQL、Redis等技术的项目经验
- 如有ROS或强化学习项目经验，务必在显眼位置列出
- 复习并深入理解A*、Dijkstra等路径规划算法的原理和变种
- 熟悉至少一种主流前端框架（Vue或React），并能独立搭建可视化页面
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来回答项目经验问题，突出个人贡献和量化结果
- 对于算法问题，先阐述基本原理，再结合项目实例说明其应用、优化和权衡
- 对于系统设计问题，从需求分析、架构选型、关键技术点、测试验证等维度进行结构化回答
- 请详细描述你参与过的一个AMR/AGV调度系统项目，你在其中的角色和贡献是什么？
- 在路径规划中，你是如何权衡A*算法的最优性和计算效率的？
- 当多台AMR在同一区域运行时，如何设计冲突消解和死锁避免机制？
- 请谈谈你对多智能体强化学习在机器人调度中应用的理解和挑战
- 如何确保调度系统在长时间运行下的稳定性和高并发性能？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值75
薪资福利
70中等
职位未明确薪资范围，但作为跨国巨头在连的资深技术岗，薪酬福利预计处于市场中上水平，且外企福利相对规范。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
职位涉及AMR调度、多智能体RL、SLAM等前沿技术，技术栈全面，能提供良好的技术成长空间。但JD中未明确提及晋升通道或培训机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、SpringBoot、Python、A*、Dijkstra、SLAM、ROS、多智能体、强化学习、AMR/AGV调度
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
职位要求现场测试，工作地点为工厂，可能涉及生产环境。JD未提及弹性工作或远程办公，工作模式可能较为固定。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
该职位服务于汽车制造巨头的生产智能化，对提升制造业效率和推动工业4.0有直接贡献，具有一定的行业意义。
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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