工作职责：1.设计多模态数据融合的决策系统， 支持动态环境下的实时避障、路径重规划与任务调度； 2.构建仿真与真实环境联合训练框架，利用大规模数据优化模型的泛化能力； 3.负责系统性能优化，解决模型的实时性、鲁棒性问题；研发基于激光、视觉、IMU等多传感器的高精度定位与地图构建算法，优化环境感知模块； 4.主导真实场景的部署与调试，输出可复用的技术迭代方案； 5.编制相关技术文档； 6.完成主管领导交办的其他工作。任职资格：1.硕士研究生及以上，自动化、计算机、电子等相关专业； 2.具备2年以上相关工作经验； 3.熟悉端到端规划的主流方法，掌握深度强化学习（DRL）、模仿学习框架（如GAIL），具备实际项目调优经验； 4.理解端到端系统与传统模块化架构的差异，能权衡两者的性能与可靠性； 5.熟悉模型轻量化技术（如模型剪枝、量化、TensorRT部署），有边缘计算设备（如Jetson系列）优化经验者优先。