岗位职责
一、系统级优化建模与求解
- 针对工业机器人集群的生产调度、任务分配、多机路径协同等复杂业务问题，完成业务抽象与精确数学建模；
- 研发定制化高效求解算法，兼顾求解质量与实时计算性能，满足产线实际节拍要求；
- 面向现场各类不确定扰动，设计鲁棒的预测‑反应式优化框架，提升集群系统抗干扰能力。 二、调度‑运动规划深度融合
- 完成高层调度指令向可执行运动任务的转化，协同运动规划团队打通调度‑规划‑控制全链路优化；
- 研发融合工序约束、机器人运动约束的协同优化算法，实现作业序列在时间、能耗、运行平稳度等维度的最优目标；
- 针对多机器人共享作业空间场景，开展时空联合轨迹规划，解决空间资源竞争、多机碰撞冲突等核心问题。 三、算法工程化与工业落地
- 负责优化算法模块的工程实现，完成与机器人控制平台、MES 制造执行系统、WMS 仓库管理系统对接，设计稳定可靠的工业级对外接口；
- 基于历史生产数据搭建数字孪生仿真测试环境，完成算法验证、性能对标与持续迭代；
- 输出完整核心算法设计文档，支撑现场工程人员使用与运维。
职位要求
- 本科及以上学历，运筹学、工业工程、自动化、计算机、应用数学等相关专业；
- 具备扎实运筹优化功底，熟练线性 / 非线性规划、整数规划、动态规划、车间调度理论、排队论等，拥有将运筹优化落地工业实际项目经验；
- 熟练使用 Python / C++ 进行算法开发；熟悉 ROS/ROS2；熟练至少一款开源或商业求解器（Gurobi、CPLEX、OR‑Tools 等）；
- 优秀业务抽象能力，能够把工业现场模糊复杂的业务需求提炼为数学优化问题，并输出可落地的技术方案。 【加分项】
- 有 AGV/AMR 集群调度、MAPF 多智能体路径规划、车间生产调度项目落地经验；
- 熟悉 MES/WMS 系统业务，有算法模块集成上线的实际项目经历；
- 了解机器人运动规划基础，接触过多机器人仿真环境。
