阿里巴巴
低空三维航线规划算法实习生
低空三维航线规划算法实习生
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公算法工程师
算法工程师
Gis
Path Planning
Pytorch
Reinforcement Learning
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
大厂核心研发实习，前沿技术栈，高成长潜力，低空经济新赛道
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
比算法工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4680 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 算法工程师 · 18 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴面向在校生的实习岗位，专注于低空飞行器（无人机/eVTOL）的三维航线规划算法研发
你将参与生产系统的建设，研究A*搜索、多目标优化及AI方法在路径规划中的应用，解决冲突检测与自适应高度规划等核心问题
最低要求
职位要求：
计算机、人工智能、GIS、航空航天、数学等相关专业，本科及以上在读
每周至少工作4天，实习期不少于3个月
算法基础扎实：理解A*/Dijkstra等经典搜索算法，了解启发式函数设计、双向搜索、加权搜索等优化策略，能将算法思路转化为可运行代码
ML/DL实践能力：熟悉PyTorch框架，了解强化学习（策略梯度、Q-Learning）或图神经网络（GNN/GAT）的基本原理，有独立完成模型训练与评估的经验
Python工程能力：熟悉常用数据结构（堆、字典、集合）、装饰器、类型注解等，代码风格规范，具备模块化设计与文档编写意识
空间计算基础：了解WGS84坐标系、Haversine距离公式、经纬度与平面坐标（ENU）转换，能理解三维空间中的距离与方向计算
学习与研究能力：能快速阅读英文论文并提炼核心思路，善于将前沿方法与实际场景结合，有主动探索未知问题的意愿
协作与沟通：具备良好的问题分析与表达能力，能清晰描述算法思路、实验方案和结论，适应小团队敏捷协作
工作职责
工作职责：
三维路径搜索算法：研究与优化A、双向A、加权A*等启发式搜索算法在三维空间中的应用，探索搜索效率与路径质量的平衡
多目标路径优化：研究安全性、能耗、飞行时间等多目标约束下的路径规划建模与Pareto最优解方法
多航线冲突检测与解冲突：研究基于空间几何的3D冲突检测算法，以及博弈论、优先级调度等自动解冲突策略
自适应高度规划：基于地形高程与障碍物分布，研究飞行高度的自适应推荐算法（ASL/AGL），兼顾安全裕度与能耗效率
路径后处理与简化：研究3D Douglas-Peucker简化、航向角变化检测等算法，在保留关键转弯/爬升点的前提下压缩路径点数量
AI方法探索：调研强化学习（DQN/PPO/SAC）、图神经网络、可微路径规划（Neural A*）等方法在航迹规划中的应用
前沿研究跟踪：关注ICRA、IROS、NeurIPS等顶会在无人机路径规划、多智能体协同、UTM方向的最新进展，输出技术调研
优先资格
加分项：
有GIS或空间索引（GeoHash/S2/H3）开发经验
熟悉Redis（Pipeline、Hash、位运算）
阅读过Neural A*、Differentiable Path Planning等可微路径规划相关工作
了解多智能体强化学习（MARL）或扩散模型在轨迹生成中的应用
有算法竞赛或数学建模竞赛经历
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于低空经济核心赛道，行业前景广阔
- 参与真实生产系统建设，技术落地性强
- 导师一对一指导，有助于快速提升研究与工程复合能力
- 大厂平台，简历含金量高
- 需跟踪顶会最新进展，保持持续学习能力
- 适合计算机、人工智能、航空航天等相关专业，对路径规划和机器人领域感兴趣，具备较强算法基础和工程能力的在校生
缺点 / 挑战
- 算法难度较高，需结合经典算法与AI前沿方法
- 对空间计算和多目标优化有较高要求，学习曲线陡峭
角色解读
- 从算法实习生成长为资深算法工程师，深入低空经济赛道，积累路径规划领域的完整技术视野，有机会将前沿论文落地到线上系统
- 负责低空飞行器（无人机/eVTOL）三维航线规划算法的研究与优化，包括路径搜索、冲突检测和高度规划
- 扎实的算法基础（A*、Dijkstra等），Python编程能力，熟悉PyTorch及机器学习框架，具备空间计算和GIS相关知识
申请策略
- 准备一份详细的项目介绍，重点说明算法选型和优化过程
- 提前了解低空经济和无人机路径规划领域的最新研究进展
- 突出算法竞赛或数学建模经历，展示解题能力
- 强调Python编程能力和PyTorch实战经验
- 展示对A*、Dijkstra等经典算法的理解及优化经验
- 提及GIS、空间索引或强化学习相关项目经历
- 复习并深入理解A*、Dijkstra等搜索算法及其变体
- 加强PyTorch框架使用及强化学习/图神经网络理论基础
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景和个人贡献
- 理论结合实践：先阐述算法原理，再结合实际应用场景说明优化思路
- 展现学习能力：引用顶会论文或最新研究成果，展示对前沿技术的关注
- 请解释A*算法的原理，以及如何优化其在三维空间中的性能？
- 如何在多目标约束下进行路径规划？请谈谈Pareto最优解的概念
- 你熟悉哪些强化学习算法？它们在路径规划中如何应用？
- 如何处理多航线之间的冲突检测与解冲突？
- 请介绍一下你对Neural A*或可微路径规划的理解
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
大厂实习津贴通常高于市场平均水平，且提供完善的福利保障，但对长期薪资稳定性无直接承诺。
薪资信号未披露（AI估算：0.3–0.4千/月）
成长发展
90较高
职位提供导师一对一指导，参与真实生产系统，接触前沿AI算法，成长机会极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈A*、PyTorch、Reinforcement Learning、GNN、Neural A*、GIS
成长机会导师一对一指导、快速提升研究与工程复合能力、产出有影响力的技术成果
业务类型profit_center
工作生活
50较低
作为互联网大厂核心研发岗位，工作节奏可能较快，但具体WLB情况JD未明确说明。
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
80较高
投身低空经济这一新兴战略赛道，具有显著的社会价值和行业前景，使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号深入低空经济核心赛道
创新程度积极采用新技术
阿里巴巴 的其他在招职位
相似职位推荐
介质算法专家-Media Algorithm Expert(J21717)
长鑫存储 · 上海市
AI 估算 · 4.0–7.0万2 小时前发布
算法高级工程师（语音识别）
商米科技 · 上海市
AI 估算 · 3.0–5.0万10 小时前发布
算法开发工程师(J46434)
海信 · 北京市
AI 估算 · 2.5–4.0万11 小时前发布
Engineer, Algorithm Development
Envista · 上海市
AI 估算 · 1.8–3.0万11 小时前发布
资深算法工程师
滴滴出行 · 北京市
AI 估算 · 3.0–6.0万1 天前发布
专家算法工程师
滴滴出行 · 北京市
AI 估算 · 3.5–6.0万1 天前发布
【集团】运筹优化算法管培生
极兔速递 · 上海市
AI 估算 · 1.5–2.5万1 天前发布
算法工程师（J107210）
百度 · 上海市
AI 估算 · 3.0–5.0万1 天前发布
Watch Jobs