求职｜【逐际动力】规划决策算法工程师（强化学习与生成式轨迹方向）（base：深圳·南山）

一、岗位职责

• 负责全局规划、局部规划、轨迹生成和动态避障算法研发
• 研究基于模仿学习、强化学习和生成模型的导航规划方法，形成基于地图、目标、环境感知和历史观测的连续轨迹生成策略
• 探索 Diffusion Policy、Flow Matching、Transformer 等生成式规划模型，并融合经典规划与学习型策略
• 建设仿真训练、真实数据微调、失败样本回放和模型迭代的闭环体系

二、任职要求

• 本科及以上学历（硕士优先），计算机、机器人、自动化、控制或人工智能相关专业，经验不限、学生可投
• 掌握路径规划、运动规划、强化学习或模仿学习中的至少一个方向
• 熟悉 A*、Hybrid A*、MPC、轨迹优化等经典规划与优化方法
• 具备 PyTorch 使用能力，有深度学习或强化学习模型训练经验
• 了解机器人运动学、动力学约束及 Sim2Real 基本方法；掌握 C++ 或 Python，熟悉 ROS/ROS 2 和 Linux

三、优先条件

• 熟悉 PPO、SAC、Behavior Cloning、DAgger 或 Offline RL
• 熟悉 Diffusion Policy、Flow Matching 或世界模型
• 有端到端导航、动态避障、长程导航或真实机器人部署经验

四、岗位薪资

35-60k·15薪（约合年薪 52-90 万）

五、岗位投递方式