京东
算法工程师-无人机导航控制
算法工程师-无人机导航控制
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Gnss
Imu
Matlab/Simulink
Pid控制
卡尔曼滤波
多传感器融合
嵌入式开发
激光雷达
组合导航
AI 估算 · 20k–30k
京东校招算法岗在深圳月薪约20-30k，结合大厂薪资水平和无人机方向的技术门槛，估值合理。
职位详情
关于这个职位
该职位是京东无人机导航控制方向的算法工程师，主要负责无人机导航与飞控算法的研发、仿真验证及实飞调试
你将参与基于多源传感器的组合导航算法开发，优化飞行定位与控制精度，并探索AI在无人机领域的创新应用
适合对导航制导与控制、多传感器融合有浓厚兴趣的应届毕业生
最低要求
年10月1日至2027年9月30日期间毕业，统招本科及以上学历
导航制导与控制、自动化、航空航天、电子信息等相关专业
良好的数学基础（线性代数、概率论、最优化理论、自动控制原理、信号处理）
熟悉惯性导航原理、组合导航算法，理解卡尔曼滤波及其衍生算法
熟悉飞行力学与飞行控制原理，了解PID、ARDC、H∞、INDI等常用控制方法
熟练掌握C/C++、Matlab/Simulink，具备一定的嵌入式开发与调试能力，能进行建模仿真与开发
具备良好的沟通能力、较强的学习能力、抗压能力和团队协作精神
对AI新技术保持好奇心，乐于主动学习并快速掌握新的AI知识和功能，积极拥抱新技术
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
负责无人机导航与飞控算法研发：基于GNSS、IMU、视觉、激光雷达等多源传感数据，开展视觉/激光辅助惯性组合导航算法开发，提升拒止环境下的定位可靠性
完成飞控系统建模、仿真与数值计算，实现位置速度控制、姿态控制、轨迹跟踪等核心算法的设计与落地，优化飞行定位精度与控制品质
参与导航与控制律架构设计：基于参考模型、位置—速度—姿态—角速率多环通用控制框架进行控制算法开发与参数整定，协同多传感器融合方案优化，提升飞行稳定性与控制精度
负责仿真验证与实飞调试：搭建软件及半物理仿真环境，完成SIL/MIL/HIL仿真验证，配合飞控系统完成集成联调
负责导航与飞控系统的上机调试、飞行测试与数据分析，参与外场飞行试验，定位并解决导航与控制相关问题，支撑实飞验证闭环，持续优化算法实时性、鲁棒性与准确率
负责导航与飞行控制系统相关技术文档的编写与归档
AI应用探索：主动关注AI在无人机导航控制领域的创新应用，尝试运用AI工具辅助算法开发、仿真及数据分析
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 京东作为大厂，平台稳定、资源丰富，无人机物流是前沿方向，技术积累扎实
- 能接触到完整的无人机导航控制系统，从算法到实飞全方位锻炼，技能提升快
- 团队鼓励AI创新应用，能紧跟技术趋势，提升个人竞争力
- 无人机领域技术难度高，算法复杂，需要较强的数学和编程功底，学习曲线陡峭
- 需要参与外场飞行测试，工作环境可能较为艰苦，且对结果可靠性要求极高
- 作为校招生，需快速适应高强度工作，抗压能力和团队协作能力要求高
缺点 / 挑战
- 适合对导航制导、控制理论有热情，数学功底扎实，且愿意深入工程实践、不畏挑战的应届生
角色解读
- 技术方向：从导航控制算法工程师逐步成长为专家，深入无人机自主飞行、多智能体协同等领域
- 管理方向：可向技术负责人或项目主管发展，带领团队进行无人机系统研发
- 跨界发展：积累机器人、自动驾驶等领域的算法经验，拓宽职业路径
- 负责无人机导航与飞控算法的研发，包括多源传感器融合、状态估计与控制律设计
- 搭建仿真环境并进行SIL/MIL/HIL验证，参与实飞调试与数据分析，解决定位与控制问题
- 探索AI技术在导航控制中的应用，如利用AI辅助算法开发与仿真
- 扎实的数学基础：线性代数、概率论、最优化、自动控制原理、信号处理
- 精通惯性导航、组合导航及卡尔曼滤波算法，熟悉飞行力学与控制方法（PID、H∞等）
- 熟练掌握C/C++和Matlab/Simulink，具备嵌入式开发与调试能力
申请策略
- 了解京东物流无人机的最新动态，面试时展示对行业应用的理解
- 准备一个完整的算法项目案例，从原理到实现再到测试，体现工程思维
- 突出项目经历：如无人机、机器人、自动驾驶相关的导航或控制项目，强调算法实现与仿真/实测结果
- 量化成果：展示定位精度提升、控制效果改善等具体指标，体现算法优化能力
- 强调数学与编程能力：列出修过的相关课程、掌握的编程语言与工具（C/C++, Matlab）
- 复习惯性导航、卡尔曼滤波、PID控制等核心知识，确保能够深入分析问题
- 动手实践：在开源飞控平台（如PX4/ArduPilot）上尝试仿真或改代码，积累经验
面试指南
- 对于原理性问题，先给出定义和数学形式，再举例说明应用场景
- 对于项目经验问题，采用STAR法则（背景、任务、行动、结果），清晰展示个人贡献
- 对于开放性问题，展现主动学习和行业思考，结合具体技术点讨论可能性
- 请解释惯性导航中IMU的误差模型，并说明如何通过组合导航进行校正
- 卡尔曼滤波的基本原理是什么？如何将KF应用于多传感器融合？
- PID控制器参数如何整定？在无人机姿态控制中遇到震荡如何解决？
- 你做过哪些与导航或控制相关的项目？遇到了哪些挑战，如何解决的？
- 如何看待AI在无人机导航控制中的应用前景？
职位点评
73
综合评分
大厂前沿技术岗，发展性强但工作强度不确定，适合追求技术进步的应届生。
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。
更适合这类人
最适合以技术成长为核心目标的求职者，愿意投入时间学习前沿算法，对工作地点灵活性要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活45
使命价值75
薪资福利
70中等
京东作为大厂，薪资福利在行业内处于中上水平，但校招生具体薪资未明确，且深圳生活成本较高，补偿性动机有一定满足但有限。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的无人机导航控制技术，能接触多种传感器融合算法和AI应用，成长空间大，且JD强调学习与创新，发展性动机满足度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GNSS、IMU、视觉SLAM、激光雷达、卡尔曼滤波、组合导航、PID、H∞、INDI、C/C++、Matlab/Simulink
成长机会主动关注AI创新应用、积极拥抱新技术
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
职位要求现场办公，且涉及外场飞行试验，工作强度可能较大，JD未提及弹性工时或WLB，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
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
无人机物流属于高速增长赛道，对物流效率提升有积极意义，但JD未强调社会价值，意义感动机中等偏上。
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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