中国远洋运输集团
智能船舶算法工程师
智能船舶算法工程师
发布于 3 天前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Pytorch
多传感器融合
嵌入式部署
强化学习
智能算法
深度学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
大型央企平台上的高门槛算法研究与管理岗，技术成长空间巨大，行业前景好，但工作模式与WLB信息未知。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
20K
比自动驾驶中位数低
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 290 个在招
市场机会
选择不多
深圳 · 自动驾驶 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责船舶导航智能算法的全生命周期管理，涵盖从前沿技术研究、核心算法攻关到产品工程化落地的完整闭环
你需要参与智能航路规划、自主避碰、多源传感器融合、气象预报等核心算法的研究与建模，并主导算法在嵌入式平台的部署与优化，确保其在实际航海场景中稳定运行
同时，你将组建并带领算法团队，负责项目的全流程管理
最低要求
学历要求：应届博士学历
研究方向为导航制导与控制、交通信息工程与控制、船舶与海洋工程、控制科学与工程、人工智能、运筹学、计算机科学、应用数学等相关领域，无职称要求
项目科研经历：拥有船舶导航、智能航运、自动驾驶、机器人相关课题、科研项目、竞赛或实习经历优先
具备以下至少一类经历，两类兼具优先
①科研方向：参与科研项目，具备数学建模、算法研究实践，有论文、专利、科创竞赛成果优先
②工程实践方向：参与算法开发、模型搭建项目，具备基础工程落地思维
技术能力
（1）算法建模：掌握最优化、概率统计、数值分析等理论基础，具备问题建模思维
理解路径规划、多目标优化、各类滤波算法原理，可实现基础算法
（2）深度学习：熟练 PyTorch/TensorFlow 任一框架，理解 CNN/RNN/Transformer 原理，具备模型训练调优经验
有强化学习、大模型实践优先
（3）工程开发：熟练 Python/C++ 至少一门语言，掌握基础数据结构
了解模型轻量化、推理加速原理，有相关实践加分
（4）嵌入式部署：了解 Jetson 等嵌入式平台，知晓算法部署基本流程，拥有嵌入式调试经验优先
（5）系统集成：掌握 Linux 基础操作，了解 ROS/ROS2 基础架构，具备模块调试、问题排查基础能力
行业认知与综合素质
（1）了解船舶导航设备与航海场景，学习能力强，能够快速掌握行业知识
（2）了解船载设备可靠性、IMO/IEC 基础标准，有相关调研经历优先
（3）具备创新思维，持续跟踪前沿算法技术
（4）团队协作良好，沟通逻辑清晰，具备技术文档撰写能力，成长潜力突出
年龄要求：应届毕业生原则上不超过 31周岁，特别优秀者可酌情放宽
工作职责
一、岗位职责
负责船舶导航智能算法的全生命周期管理，涵盖从前沿技术研究、核心算法攻关到产品工程化落地的完整闭环
（一）技术战略与算法体系规划
负责公司船舶导航智能算法体系的整体规划与架构设计，制定算法技术发展路线图，统筹协调前沿探索与工程交付两个方向的工作节奏
跟踪人工智能、优化理论、多传感器融合等领域前沿动态，评估新技术在航海场景中的应用价值，为产品创新提供技术储备
（二）核心算法研究与建模攻关
牵头开展船舶导航核心算法的研究与建模，重点方向包括：智能航路规划与动态航线优化算法
基于多目标约束的船舶自主避碰决策模型
多源传感器（雷达/AIS/视觉/北斗）融合定位与感知算法
航海气象大数据分析与智能预报模型
船舶运动建模与控制算法（自动舵/动力定位）
负责将复杂航海问题抽象为数学模型，设计高效求解方案，并通过仿真与实测数据进行验证与迭代优化
组织撰写技术研究报告、算法白皮书，产出高质量专利与学术论文，构建公司的技术壁垒与行业影响力
（三）算法工程化部署与产品落地
主导算法在船载嵌入式/边缘计算平台上的工程化部署与实时性优化，包括模型压缩、量化、推理加速、代码重构等，确保算法在算力受限环境下稳定高效运行
推动算法与船舶导航产品（综合船桥系统、导航雷达、电子海图、自动舵等）的深度集成，定义清晰的算法接口规范与数据交互协议，确保模块间的顺畅协同
牵头解决算法在实船测试中遇到的鲁棒性问题，针对海面反光、船体晃动、恶劣天气、传感器噪声等实际工程场景进行针对性调优
建立算法评测体系与自动化测试流程，制定数据采集规范、数据集管理标准和模型迭代机制，提升研发效率与产品质量一致性
（四）团队建设与项目管理
组建并带领算法团队（含研究方向和工程方向），制定团队研发流程、代码规范与技术文档标准，打造高效的研发体系
负责算法类研发项目的全流程管理，包括需求分析、任务拆解、进度把控、质量评审与交付验收
培养团队成员的专业能力，打通“研究员”与“工程师”之间的协作壁垒，促进理论与实践的深度融合
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术深度与广度兼备，能接触从前沿研究到产品落地的完整技术链条
- 属于国家战略支持的智能航运新兴领域，行业前景广阔，技术壁垒高
- 依托大型央企平台，项目资源与稳定性有保障，能参与大型复杂工程
- 岗位同时要求科研与工程能力，并承担团队管理职责，综合成长空间大
- 算法需要在算力受限的船载设备上实时运行，对工程化能力要求苛刻
- 入职后需快速理解复杂的航海业务场景和行业标准，学习曲线较陡
- 适合计算机、控制、数学等相关专业博士，对算法研究有热情，同时具备工程实践意识，愿意投身智能航运这一垂直领域，并希望承担技术管理职责的求职者
缺点 / 挑战
- 技术挑战极大，需要同时跨越算法研究、嵌入式工程和行业知识多个领域
- 作为团队负责人，需要平衡科研探索与工程交付的双重压力，管理协调难度高
角色解读
- 技术专家路径：在船舶智能导航算法领域深耕，成为算法体系架构师或技术带头人
- 管理路径：从带领小团队逐步成长为技术部门负责人，负责更大范围的技术战略与团队管理
- 行业影响路径：通过产出论文、专利和参与行业标准制定，提升个人与公司在智能航运领域的影响力
- 研究并建模船舶导航的核心算法，如航路规划、自主避碰、多传感器融合等
- 将复杂的算法模型进行工程化开发和优化，使其能在船载嵌入式设备上稳定运行
- 推动算法与具体的导航产品集成，解决实船测试中的各种工程问题
- 组建并带领算法团队，负责算法项目的全流程管理与技术方向把控
- 扎实的数学建模与算法功底，精通最优化、概率统计、深度学习等理论
- 熟练使用 PyTorch/TensorFlow 等框架，并具备 Python 或 C++ 的工程开发能力
- 了解嵌入式部署流程，掌握 Linux 和 ROS/ROS2 等系统集成知识
- 对船舶导航行业有认知，具备将理论技术与航海实际场景结合的能力
申请策略
- 仔细研读JD，思考如何将自己的研究或项目与“船舶导航”的具体场景相结合，并在简历或面试中清晰地阐述这种结合点
- 提前了解中远海运集团及其在智能航运、数字化转型方面的战略布局，展现你对行业和公司的理解与兴趣
- 准备一个能够完整展示你从问题定义、算法设计、模型训练到最终工程实现或测试验证的深度项目案例
- 突出与智能导航、机器人、自动驾驶等相关的科研或项目经历，特别是涉及算法建模与工程部署的成果
- 重点展示编程能力（Python/C++）和深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的使用案例
- 若有嵌入式开发（如 Jetson）、ROS 使用经验或高质量论文/专利，务必清晰列出
- 体现团队协作或带领小组完成项目的经历，以匹配团队管理职责的要求
- 深入学习船舶导航、航海气象、国际海事标准（IMO/IEC）等相关领域知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来结构化地描述项目经历和问题解决过程
- 回答技术问题时，先阐述核心原理，再结合具体场景说明你的思考和选择，最后可以提及可能的优化方向
- 对于开放性和管理类问题，展现出你的系统性思维、协调能力和对理论与工程结合的理解
- 请介绍你过往研究或项目中，最具挑战性的一个算法问题，你是如何定义问题、设计模型并验证效果的？
- 如果需要在算力有限的嵌入式设备上部署一个复杂的深度学习模型，你会考虑哪些优化方法？
- 你如何理解船舶自主避碰问题？它与自动驾驶中的避障有何异同？
- 如果让你负责一个算法项目的研发，你会如何规划从技术预研到最终交付的全流程？
- 你如何看待算法研究员与算法工程师在工作中的协作？如何打破他们之间的壁垒？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
该职位为应届博士校招，作为大型央企岗位，在薪资和长期稳定性方面通常具有一定竞争力，但JD未披露具体薪资福利信息，满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
该职位对技术深度和广度要求极高，覆盖算法研究、工程落地及团队管理，提供从博士学术能力向产业复合型人才转型的绝佳平台，发展潜力巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、强化学习、大模型、PyTorch、TensorFlow、嵌入式部署、ROS、多传感器融合
成长机会制定团队研发流程、培养团队成员的专业能力、持续跟踪前沿算法技术
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及任何关于办公模式、工作时间或WLB的信号，作为算法研发与项目管理岗位，其工作强度可能存在不确定性。
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
80较高
智能航运是航运业转型升级的关键方向，具有明确的产业价值和国家战略意义。参与其中，能将技术应用于保障航行安全、提升航运效率，具有较强的社会价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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