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低空监视算法岗
低空监视算法岗
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Evtol
仿真建模
数据分析
算法设计
交通规划
低空监视
飞行规则
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿低空监视算法岗，技术挑战大，成长空间足，但工作生活平衡未明确。
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
20K
比算法优化工程师中位数低
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 2270 个在招 · 其中算法优化工程师 21 个
市场机会
选择不多
成都 · 算法优化工程师 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责低空监视算法的研发，包括低空交通规划、避让策略设计、仿真验证和试飞评估
工作涉及eVTOL性能分析、飞行员训练环境规划，旨在提升低空飞行安全性和人机交互效率
最低要求
硕士及以上学历，航空航天、交通运输、物流管理、制导与控制、自动化、电子信息等相关专业
具备一定的C/C++代码阅读能力
具备数据分析能力
工作职责
负责低空领域的交通规划和实施策略研究，并参与相关前沿政策制定
根据低空范围内地形、气象和动态障碍物的特征分析低空场景的避让需求
根据低空范围内地形、气象或动态障碍物的特征设计不同的提示或告警策略
依据eVTOL的实际性能设计不同的空中紧急避让策略
根据理论和仿真模型验证避让策略和算法的合理性
规划飞行员模拟环境训练来评估监视相关告警和提示策略的人机工效
参与规划试飞科目来验证避让和告警提示算法的各项指标
优先资格
了解目视、仪表、数字等飞行规则者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 吉利汽车提供大型平台和资源，有利于项目落地
- 工作涉及跨学科知识，能积累多元技能和行业经验
- 技术复杂度高，需要快速学习航空航天和算法知识
- 行业标准尚在形成，项目可能存在不确定性和探索性
- 可能需要高强度工作来推进研发和试飞验证
缺点 / 挑战
- 低空经济是新兴前沿领域，技术挑战性强，成长空间大
- 适合对航空和算法有热情、具备跨学科背景、喜欢技术挑战并愿意深入前沿领域的求职者
角色解读
- 从算法工程师成长为低空交通算法专家或技术负责人
- 转向项目管理或参与行业标准制定
- 在低空经济领域拓展跨学科应用
- 负责低空领域交通规划和实施策略研究，参与前沿政策制定
- 设计基于地形、气象和动态障碍物的避让策略和告警系统
- 通过仿真模型和试飞验证算法合理性，评估人机工效
- 航空航天或相关专业背景，熟悉飞行规则
- 具备C/C++代码阅读和数据分析能力
- 掌握仿真建模和算法验证方法
申请策略
- 研究吉利汽车在低空领域的业务布局和技术方向
- 准备与职位相关的项目案例，突出解决问题思路和技术深度
- 突出航空航天、自动化等相关专业硕士及以上学历
- 展示C/C++编程和数据分析项目经验，如仿真或算法开发
- 强调与低空监视、交通规划相关的研究或实践经历
- 深入了解飞行规则和低空交通管理知识
- 学习eVTOL技术和仿真软件，如MATLAB/Simulink
- 提升系统设计和验证能力，关注行业动态
面试指南
- 使用STAR方法描述项目经验，突出技术细节和成果
- 结合理论知识和实际案例回答技术问题，展示跨学科思维
- 强调团队协作和问题解决能力，适应行业不确定性
- 如何设计低空环境下的避让策略？
- 如何验证算法在仿真和实际飞行中的效果？
- 你对低空交通规划的理解是什么？
- 如何评估人机工效在监视系统中的作用？
- 描述一个你处理过的数据分析或算法项目
职位点评
薪资福利70
成长发展80
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资和福利未在JD中明确披露，但作为大型企业岗位，可能提供市场水准薪酬。
薪资信号未披露（AI估算：1.5–2.5万/月）
成长发展
80较高
涉及前沿低空监视技术，技能成长空间大，但JD未提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、数据分析、仿真建模、低空监视、eVTOL
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在成都市，但办公模式和工作生活平衡未提及，无法判断灵活性。
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
75中等
低空经济是新兴领域，具有增长潜力和技术创新性，但社会影响力一般。
行业发展新兴领域（暂难判断）
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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