职位描述：

我们正在寻找一位 精通分布式计算和三维网格路径规划算法 的算法工程师，加入我们的研发团队。该职位要求候选人具备深厚的算法基础，特别是在大规模数据处理、分布式计算架构（如 Spark、Hadoop）和三维路径规划领域的实际经验。你将参与设计并优化三维网格路径规划算法，推动相关技术在自动驾驶、无人机、机器人等领域的应用。

工作职责：

1. 分布式计算与大规模数据处理：利用分布式计算框架（如 Apache Spark、Hadoop）进行大规模数据集处理、路径规划算法加速和并行计算优化。

2. 三维网格路径规划算法设计：设计和实现高效的三维网格路径规划算法，解决障碍物检测、路径优化、动态规划等问题，确保算法的准确性和计算效率。

3. 性能优化：对三维路径规划和分布式计算任务进行性能调优，包括内存管理、计算负载均衡、计算时间优化等。

4. 算法验证与测试：通过模拟环境、实际数据或仿真平台对算法进行验证，确保算法的稳定性、可扩展性和高效性。

5. 跨部门合作：与产品经理、工程团队密切合作，确保算法与产品需求的紧密结合，协助团队在实际产品中进行算法集成。

任职要求：

1. 学历要求：计算机科学、数学、电子工程或相关专业硕士及以上学历。

2. 算法基础：

o 扎实的算法和数据结构基础，精通图搜索算法（如 A*、Dijkstra）、动态规划、启发式搜索等路径规划相关算法。

o 熟悉三维空间几何、网格建模、障碍物避让与路径优化技术。

3. 分布式计算：

o 熟悉分布式计算框架，如 Apache Spark、Hadoop，具备大规模数据处理和并行计算经验。

o 精通分布式任务调度、数据分区、负载均衡等技术，能够在集群环境中进行高效计算。

4. 三维路径规划：

o 有三维网格建模与路径规划的实际经验，熟悉三维环境中的动态障碍物处理和路径优化技术。

o 有无人驾驶、机器人、自动化控制等领域的三维路径规划项目经验优先。

5. 编程能力：

o 熟练掌握至少一种编程语言（如 C++、Python、Java），能够在高性能计算平台上实现高效的算法。

o 熟悉 CUDA、OpenCL 等加速技术，有 GPU 编程经验者优先。

6. 问题解决能力：能够在面对复杂计算和算法问题时，快速定位瓶颈，提出创新的解决方案，并进行优化。

7. 团队合作与沟通能力：具备良好的团队合作精神和跨部门沟通能力，能够与产品和工程团队密切合作。

加分项：

· 熟悉 SLAM（同步定位与建图）和 无人机 系统的路径规划技术。

· 有使用 MapReduce、Flink、Hadoop 等大数据处理框架进行路径规划算法加速的经验。

· 熟悉 机器学习 和 深度学习 在路径规划中的应用，能够将机器学习与传统路径规划算法结合。

· 有实际的 无人机三维空间路径规划经验。