控制算法工程师

到岗时间：不限 婚况要求：不限 岗位职责： 1、负责工业场景下的智能控制算法研发与优化：基于具体应用需求（如机械臂轨迹跟踪、产线调度等），设计并实现高效的动态路径规划（如D* Lite、RRT*）或先进控制策略（如模型预测控制MPC、滑模控制），完成从建模、仿真到嵌入式部署的全流程开发。 2、开展数据驱动的控制系统建模与智能决策研究：利用神经网络（如MLP、CNN、RNN或Transformer）对复杂工业系统进行状态预测、系统辨识或故障诊断，结合PyTorch/TensorFlow框架构建轻量化模型，并部署于边缘计算设备以支持实时控制闭环。 3、点云三维重建，负责基于三维点云数据的堆料体积计算算法开发与优化 与硬件、软件及现场实施团队协作，完成算法在工业场景下的部署与调试。 4、探索大模型在工业控制中的创新应用：研究大语言模型（LLM）或多模态大模型在人机协作、工艺知识推理、控制策略生成等方向的可行性，设计高效微调与推理方案，推动大模型在工业边缘端的安全、低延迟部署。 5、协同硬件与软件团队完成算法工程化落地：与PLC、驱动器、传感器等硬件系统对接，设计标准化通信接口（如Modbus、EtherCAT、OPC UA），确保控制算法在真实工业环境中的稳定性、实时性与可维护性，并参与现场调试与性能调优。 任职资格： 熟练掌握1-4条中的一到两种算法技能 1、常见的工业控制算法，如高效的动态路径规划算法（如D* Lite、RRT*等)，自适应控制、模糊控制、滑模控制、模型预测控制（MPC）。 2、神经网络基础与应用：熟悉常用神经网络结构（如MLP、CNN、RNN、Transformer等），具备使用PyTorch/TensorFlow等框架开发和部署模型的经验，能结合控制任务开展系统辨识、状态预测或智能决策建模。 3、点云处理常用算法和工具库（如PCL、Open3D、CGAL等），熟悉三维重建、曲面拟合、空间几何计算等相关技术。 4，大模型在工业控制领域的应用和部署。 5、本科及以上学历，自动化、电气工程及其自动化、控制科学与工程、计算机应用技术（工业方向）等相关专业。 6、精通至少一门高级编程语言（如C/C 、Python、MATLAB），能独立完成控制算法的设计、建模、编码实现、仿真验证及性能优化全流程工作。 7、熟悉工业自动化核心硬件（PLC、伺服/变频驱动器、传感器等）及主流工业通信协议，具备算法与硬件系统接口设计、边缘计算节点部署及跨品牌设备协同控制的能力。 8、具有良好的逻辑思维能力、创新能力，有较强的发现并分析解决问题的能力、知识转化与贡献能力、培训授课能力和服务意识。