大疆中/高级决策规划算法工程师（上海）

1. 承担无人机系统中的决策规划模块，研究和解决非结构化环境下无人机的避障/跟随规划问题； 2. 负责无人机场景多目标的运动估计，轨迹预测的算法设计与落地，参与智能跟随等功能研发； 3. 构建规划的评测体系和数据闭环体系，通过仿真和数据闭环等方式控制和量化算法迭代效果； 4. 承接AI模型落地轨迹规划和目标预测的产品化，通过模型和数据驱动方式持续提升产品自主飞行、高效作业能力。

1. 负责研发面向无人机场景的大模型算法，实现感知、路径规划、动态避障与飞行控制的深度融合； 2. 负责开发多模态大模型（视觉/激光雷达/MU/地理信息等)，优化无人机在复杂环境(城市、野外、低空）下的自主决策能力； 3. 参与构建无人机大规模数据集，设计数据标注策略及仿真训练系统，优化提升无人机系统的性能； 4. 持续关注跟踪泛机器人以及大模型领域的前沿技术进展，进行技术对标以及原型验证工作。

1.三维导航系统开发：基于激光/视觉SLAM实现动态场景重建，开发多目标路径规划算法 ，设计运动学控制接口，适配UR/Unitree等机器人平台； 2.多模态模型工程化：优化视觉语言模型在导航任务中的推理效率，实现多传感器标定工具链，构建仿真-真机数据闭环系统； 3.导航智能体开发：面向导航的任务规划与决策等模块开发，设计知识图谱增强的检索系统 ，探索多智能体协作策略； 4.技术文档编写：编写软件设计文档、调试报告及相关技术资料。

我们致力于打造银行信贷领域的新一代“智能决策大脑”。我们以行业与产业研究为锚点，以数据智能为引擎，深度融合资深信贷专家的经验与海量异构数据洞察，构建面向信贷全生命周期的领域专属决策大模型。 1.主导信贷大模型的后训练体系：通过有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练、人类反馈强化学习（RLHF）、直接偏好优化（DPO）等领域领先技术，让模型不仅“会回答”，更能“可解释、答得准、判得稳、符合专家直觉”，实现与信贷业务目标的深度对齐。 2.构建垂直领域智能Agent系统的能力：能主导信贷场景下Intelligent Agent的核心框架设计，融合感知、规划、执行与持续学习机制，并通过知识图谱、RAG、NL2SQL等技术打通非结构化知识、结构化数据与自然语言交互，实现从行业洞察、风险画像到决策支持的端到端自动化。 3.打造高质量领域数据飞轮：从零构建面向信贷场景的指令与偏好数据集，设计数据配比、清洗、增强与合成策略，持续提升数据效率与泛化能力——因为你知道，好模型的背后，是更聪明的数据。 4.建立科学严谨的评估体系：构建覆盖准确性、逻辑一致性、风险敏感度、幻觉控制等多维度的自动化评测 pipeline，用数据驱动模型迭代，确保每一个版本都比上一个更可靠、更可用。 5.站在AI+金融的最前沿：紧密跟踪全球大模型的最新进展（如新型偏好学习、多Agent协作等），快速将学术突破转化为业务生产力，解决真实世界中复杂、高 stakes 的信贷决策挑战。同时将领域化的研究转化为高质量的顶会论文，形成持续学术影响力。