美团无人车业务部-售后工程专家
任职要求
1）本科及以上学历，机械工程、车辆工程、自动化或相关专业。
2）6年以上在汽车、工程机械、机器人或航空航天领域的售后工程、维修性设计或现场服务工程经验。
3）深刻理解机械、电气/电子系统及嵌入式软件的基本原理，具备故障诊断和分析能力。
4）拥有丰富的技术文档（如维修手册、服务指南）编写经验。
5）出色的沟通协调能力和跨部门团队协作精神，能够清晰地…工作职责
1）负责无人车整车及核心零部件可维修性、可维护性需求定义和方案设计评审，从售后角度提出产品优化建议，确保车辆在全生命周期内具备高效的维护与维修能力。 2）主导制定车辆日常保养方案，明确保养周期、保养项目、保养流程及所需工具和耗材，形成标准化保养手册，指导一线售后团队执行。 3）梳理车辆常见故障类型，包括传感器故障、通信中断、动力故障等，设计故障诊断流程与维修方案，建立故障维修知识库，提升故障解决效率。 4）针对车辆运营中可能出现的各类故障，设计并制定快速修复预案，明确应急处理步骤、所需备件及人员响应机制，保障配送业务连续性。 5）分析售后维修数据，如故障率、平均维修时长、备件消耗等，识别车辆设计或维护流程中的短板，持续优化可维护性方案与售后技术支持体系。 6）驱动产品设计、供应链及制造部门进行根本原因分析并实施改进，形成从现场到研发的闭环。 7）根据运营站点分布，搭建售后网络体系，提升服务效率。
-负责IDG 自动驾驶业务云端服务的渗透测试； -负责对无人车辆、5G 云驾舱和运营基地的风险评估和安全加固； -负责对自动驾驶网络安全&数据安全事件分析、处置。 -跟踪国内外车联网安全动态，迭代威胁情报与漏洞管理。
1. 负责具身智能系统的伺服控制算法设计与开发，包括位置、速度、力矩控制等； 2. 结合动力学建模与传感器反馈，优化高精度、低延迟的实时控制算法； 3. 研究并实现自适应控制、鲁棒控制、模型预测控制（MPC）等先进算法，提升系统动态响应与抗干扰能力； 4. 与硬件团队协作，完成控制算法在嵌入式平台（如DSP、FPGA、ROS等）的部署与性能调优； 5. 设计仿真与实验验证方案，分析系统性能并持续优化算法； 6. 跟踪前沿技术（如强化学习、仿生控制、多模态感知融合等），探索其在伺服控制中的应用。
1. 基于 NVIDIA Isaac 的仿真平台开发 ‒ 搭建和维护基于 NVIDIA Isaac Sim 的机器人仿真系统，支持多种机器人类型（例如移动机器人、机械臂、无人车等）。 ‒ 利用 NVIDIA Omniverse 技术，构建高保真的虚拟环境，模拟物理特性（如动力学、传感器特性、碰撞检测等）。 ‒ 开发和优化 Isaac Sim 中的自定义扩展模块，满足项目需求。 2. 环境建模与场景构建 ‒ 使用 NVIDIA Omniverse 和其他建模工具（如 Blender、Maya）创建逼真的仿真环境和场景。 ‒ 配置和调试虚拟传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）以模拟真实硬件行为。 ‒ 构建动态交互场景，用于测试机器人在复杂环境中的性能。 3. 机器人控制与算法验证 ‒ 在仿真环境中集成和测试机器人算法（如SLAM、路径规划、运动控制）。 ‒ 验证和优化机器人感知算法（如视觉检测、环境感知）在高保真模拟环境中的效果。 ‒ 通过仿真结果分析算法性能，为实际机器人实施提供支持。 4. 系统集成与工具链开发 ‒ 与机器人硬件和软件团队合作，将仿真结果与实际机器人验证无缝对接。 ‒ 开发自动化测试工具和数据可视化分析工具，提高开发效率和数据洞察能力。 ‒ 集成 Isaac 与其他机器人框架（如 ROS/ROS 2）以支持全栈开发。 5. 研究与创新 ‒ 研究 NVIDIA Isaac 平台的最新功能和应用场景，将新技术引入仿真系统开发。 ‒ 跟踪机器人仿真领域的前沿技术（如物理引擎优化、AI 模型仿真、数字孪生技术），并应用于项目中。
1. 路径规划 ‒ 开发适用于多种场景（如机器人导航、自动驾驶、无人机等）的路径规划算法； ‒ 实现经典和前沿的全局及局部路径规划方法（如 A*、Dijkstra、RRT、DWA 等），优化路径规划的效率和鲁棒性； ‒ 处理动态环境中的路径生成和调整，解决复杂场景下的避障问题。 2. 行动决策 ‒ 研究并实现具身智能体的行动决策算法，设计任务分解和行为选择的逻辑； ‒ 基于行为树（Behavior Tree）、有限状态机（FSM）等方法，构建模块化的决策框架； ‒ 开发多智能体协作与竞争的行动决策模型，支持复杂交互任务的执行。 3. 强化学习（Reinforcement Learning，RL） ‒ 针对具身智能场景（如机械臂控制、机器人动态避障、导航等），设计强化学习的 reward 函数和训练策略； ‒ 实现主流深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO、SAC 等），解决高维连续控制与探索问题； ‒ 优化强化学习模型的收敛速度和鲁棒性，提升算法在实际场景中的表现。 4. 模仿学习（Imitation Learning，IL） ‒ 通过专家示范数据（如轨迹、动作序列）训练智能体，实现模仿人类/智能体行为； ‒ 应用行为克隆（Behavior Cloning, BC）、逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）等技术解决稀疏奖励问题； ‒ 结合模仿学习与强化学习，提升智能体在复杂任务中的学习和泛化能力。 5. 算法优化与工程实现 ‒ 优化算法的计算效率和资源占用，适配实时性要求 ；‒ 在仿真环境（如 Gazebo、PyBullet、Mujoco 等）和真实设备中验证算法性能； ‒ 配合嵌入式团队完成算法在终端设备上的部署与优化。 6. 技术研究与创新 ‒ 跟踪具身智能领域的前沿算法进展，探索新技术的实际应用； ‒ 研究多模态感知与决策（如视觉、语音、触觉）的融合方法，提升智能体的环境理解与行动能力； ‒ 参与长期自主学习、在线学习和自适应学习系统的设计与开发。