（一）岗位职责

1. 高级状态估计与导航：开发鲁棒的状态估计滤波器，融合多传感器数据，并考虑燃料电池系统运行状态（如氢气存量、电堆健康度）对飞行状态的影响。

2. 能源管理与任务规划：研发核心的能量感知型任务与路径规划算法。根据实时功率需求、氢气剩余量和任务目标，动态优化飞行路径、速度和载荷使用策略，最大化任务续航与成功率。

3. 燃料电池系统智能控制协同：与电堆、控制系统工程师合作，开发算法以实现飞行工况与燃料电池系统工况（如进气、水热管理）的智能协同与优化控制，提升整体能效。

4. 故障诊断与预测性维护：基于数据驱动和模型的方法，开发针对燃料电池-无人机混合动力系统的故障诊断、健康状态评估与预测性维护算法。

5. 仿真与验证：在软件在环、硬件在环及实飞环境中验证算法性能，通过数据驱动进行持续迭代优化。

（二）任职要求

1. 硬性基础：

l 硕士及以上学历，计算机科学、自动化、航空航天、数学或相关专业。

l 3年以上机器人、无人机或自动驾驶领域的算法研发经验，扎实的数学基础（线性代数、优化理论、概率论）。

l 精通C++/Python，熟悉Linux开发环境，具备良好的代码工程化能力。

l 熟练掌握机器学习/深度学习常用框架，并有将其应用于实际系统（如计算机视觉、状态估计）的成功经验。

2. 优先条件：

l 有新能源动力平台（燃料电池/混合动力）的能量管理、优化控制相关项目经验者，将获得极高优先级。

l 精通模型预测控制、最优化理论，并有在资源受限的移动平台上实现的经验。

l 熟悉机器人操作系统及相关工具链，有机器人/无人机全栈算法开发经验者优先。

l 在国际顶级会议或期刊上有相关领域论文发表者优先。

3. 个人特质：

l 拥有出色的系统思维，能够理解跨领域（电化学、热力学、飞行力学）的技术耦合问题。

l 对解决开放性的、多目标权衡的复杂工程问题充满激情。

l 具备强大的逻辑沟通能力和团队协作精神，能清晰阐述算法思想并与硬件、软件团队高效对接。

（三）我们提供

1. 领先的薪酬回报：提供 月薪15,000 - 20,000元 的薪酬（根据能力面议），并设有项目里程碑奖金与算法性能专项奖励。年度综合薪酬 20-28万元。

2. 前沿的算法挑战：您将直面业界最前沿的“能源-飞行”协同优化问题，您的工作成果将直接开创一个新领域的技术实践。

3. 深度的成长空间：在专家指导下，主导核心算法方向，并有机会将成果转化为知识产权。公司支持参与顶级学术会议。

4. 完善的福利保障：五险一金、带薪年假、定期体检、核心团队期权激励、灵活的工作模式与技术分享文化。