自动驾驶/机器人算法工程师（Autoware 全栈方向）

岗位要求：
1、硕士及以上学历，计算机、自动化、机器人、电子信息、车辆工程、数学等相关专业。
2、Autoware 实战经验：具备 Autoware.AI 或 Autoware.Universe 实际项目经验，熟悉其系统架构、模块接口、数据流向与参数配置规则；
3、ROS/ROS2：精通 ROS/ROS2 通信机制、开发调试工具，能基于 ROS2 进行节点开发与系统集成；
4、编程语言：精通 C++/Python，具备扎实的代码功底和工程化能力，熟悉现代 C++ 标准（C++14/17）及多线程编程；
5、熟悉自动驾驶/机器人常用算法，包括但不限于：NDT/ICP 配准、EKF 融合、A*/Dijkstra 全局规划、DWA/TEB/MPC 局部规划、PID/LQR/MPC 控制等；
6、对感知模块（目标检测、跟踪、传感器融合）或定位模块（SLAM、多传感器融合）有深入理解者优先；
7、系统与硬件：熟悉 Linux 环境开发，具备嵌入式平台（NVIDIA Jetson 等）经验，了解传感器驱动与标定、CAN 总线通信；
8、仿真与测试：熟悉仿真环境（CARLA、AWSIM、Gazebo），具备实车/实机部署、调试、测试与性能优化经验。
工作内容：
1、负责基于 Autoware 框架的核心算法研发与落地：参与定位、感知、规划、控制等模块的算法开发、优化与参数调优，确保系统在 AMR 及户外配送车上的稳定运行。
2、负责 Autoware 系统的二次开发与模块定制：根据产品需求，对 Autoware.Core 和 Autoware.Universe 各功能模块进行定制化改造、功能扩展和性能优化。
3、负责多传感器融合方案的设计与实现：处理激光雷达、摄像头、IMU、GPS、轮速计等多源数据的时空同步与融合定位/感知，提升系统鲁棒性。
4、负责算法在嵌入式平台的部署与优化：将 Autoware 算法移植到 NVIDIA Jetson 等嵌入式平台，进行性能分析和资源优化（CPU/GPU/内存），保证实时性。
5、牵头实车/实机部署与调试：负责 Autoware 在实车上的系统集成、传感器标定、功能验证和现场问题攻关，形成完整的落地闭环。
6、跟踪前沿技术：关注 Autoware 社区及自动驾驶领域最新进展，推动技术迭代和团队能力提升。
加分项
1、有 Autoware 代码贡献经验（Pull Request 被合并）或参与过 Autoware 相关开源项目；
2、熟悉 Autoware 与 CARLA/AWSIM 联合仿真，有大规模仿真测试经验；
3、有 RoboMaster/Robocup 等机器人竞赛经历并获奖。