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職位描述：
我們正在尋找一位 精通分布式計(jì)算和三維網(wǎng)格路徑規(guī)劃算法 的算法工程師，加入我們的研發(fā)團(tuán)隊(duì)。該職位要求候選人具備深厚的算法基礎(chǔ)，特別是在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、分布式計(jì)算架構(gòu)（如 Spark、Hadoop）和三維路徑規(guī)劃領(lǐng)域的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。你將參與設(shè)計(jì)并優(yōu)化三維網(wǎng)格路徑規(guī)劃算法，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)在自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等領(lǐng)域的應(yīng)用。
工作職責(zé)：
1. 【熟悉CUDA體素化算法】，作為優(yōu)先錄取的條件
分布式計(jì)算與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：利用分布式計(jì)算框架（如 Apache Spark、Hadoop）進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理、路徑規(guī)劃算法加速和并行計(jì)算優(yōu)化。
2. 三維網(wǎng)格路徑規(guī)劃算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高效的三維網(wǎng)格路徑規(guī)劃算法，解決障礙物檢測(cè)、路徑優(yōu)化、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等問題，確保算法的準(zhǔn)確性和計(jì)算效率。
3. 性能優(yōu)化：對(duì)三維路徑規(guī)劃和分布式計(jì)算任務(wù)進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)，包括內(nèi)存管理、計(jì)算負(fù)載均衡、計(jì)算時(shí)間優(yōu)化等。
4. 算法驗(yàn)證與測(cè)試：通過模擬環(huán)境、實(shí)際數(shù)據(jù)或仿真平臺(tái)對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，確保算法的穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性和高效性。
5. 跨部門合作：與產(chǎn)品經(jīng)理、工程團(tuán)隊(duì)密切合作，確保算法與產(chǎn)品需求的緊密結(jié)合，協(xié)助團(tuán)隊(duì)在實(shí)際產(chǎn)品中進(jìn)行算法集成。
任職要求：
1. 學(xué)歷要求：計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、電子工程或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2. 算法基礎(chǔ)：
o 扎實(shí)的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)，精通圖搜索算法（如 A*、Dijkstra）、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、啟發(fā)式搜索等路徑規(guī)劃相關(guān)算法。
o 熟悉三維空間幾何、網(wǎng)格建模、障礙物避讓與路徑優(yōu)化技術(shù)。
3. 分布式計(jì)算：
o 熟悉分布式計(jì)算框架，如 Apache Spark、Hadoop，具備大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和并行計(jì)算經(jīng)驗(yàn)。
o 精通分布式任務(wù)調(diào)度、數(shù)據(jù)分區(qū)、負(fù)載均衡等技術(shù)，能夠在集群環(huán)境中進(jìn)行高效計(jì)算。
4. 三維路徑規(guī)劃：
o 有三維網(wǎng)格建模與路徑規(guī)劃的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，熟悉三維環(huán)境中的動(dòng)態(tài)障礙物處理和路徑優(yōu)化技術(shù)。
o 有無(wú)人駕駛、機(jī)器人、自動(dòng)化控制等領(lǐng)域的三維路徑規(guī)劃項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
5. 編程能力：
o 熟練掌握至少一種編程語(yǔ)言（如 C++、Python、Java），能夠在高性能計(jì)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)高效的算法。
o 熟悉 CUDA、OpenCL 等加速技術(shù)，有 GPU 編程經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6. 問題解決能力：能夠在面對(duì)復(fù)雜計(jì)算和算法問題時(shí)，快速定位瓶頸，提出創(chuàng)新的解決方案，并進(jìn)行優(yōu)化。
7. 團(tuán)隊(duì)合作與溝通能力：具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神和跨部門溝通能力，能夠與產(chǎn)品和工程團(tuán)隊(duì)密切合作。
加分項(xiàng)：
· 熟悉 SLAM（同步定位與建圖）和 無(wú)人機(jī) 系統(tǒng)的路徑規(guī)劃技術(shù)。
· 有使用 MapReduce、Flink、Hadoop 等大數(shù)據(jù)處理框架進(jìn)行路徑規(guī)劃算法加速的經(jīng)驗(yàn)。
· 熟悉 機(jī)器學(xué)習(xí) 和 深度學(xué)習(xí) 在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用，能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法結(jié)合。
· 有實(shí)際的 無(wú)人機(jī)三維空間路徑規(guī)劃經(jīng)驗(yàn)。