FREE ACCESS
5,000–10,000 jobs/day
See all jobs on Scoutfield
Search thousands of fresh jobs every day.
Discover
- Fresh listings
- Fast filters
- No subscription required
Create a free account and start exploring right away.
Core Competencies
Role fitCore Competencies
Use this summary to align your resume positioning with the role.
Demonstrates expertise in autonomous driving control algorithms, including PID, LQR, and MPC, with a strong focus on vehicle dynamics modeling and real-world implementation. Proficient in C++, Python, and MATLAB, with experience in system integration and cross-team collaboration.
Highest-signal resume keywords
Autonomous Driving Control AlgorithmsC++ ProgrammingVehicle Dynamics ModelingMPC Real-Time OptimizationCross-Team Collaboration
ATS Keywords
Tailor your resumeApplicant Tracking System Keywords
Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.
Hard Skills
C++PythonMATLABSimulinkPID ControlLQR ControlMPC ControlKalman FilteringCAN CommunicationHIL Verification
Soft Skills
Communication SkillsCoordination SkillsProblem-Solving Skills
Tools & Technologies
LinuxROSROS2OSQPIpopt
Industry Keywords
Autonomous DrivingControl TheoryVehicle EngineeringRoboticsHeavy-Duty Vehicle Dynamics
Tech Stack
Tools & technologiesLinuxPythonC++
About the role
Key responsibilities & impact- 负责无人驾驶矿卡控制模块的技术方向与架构规划，制定控制算法演进路线与版本计划，对控制性能、稳定性与交付质量负责
- 带领控制算法团队开展技术攻关，负责任务分解、方案评审、代码评审与技术培养，建立团队开发规范与知识沉淀
- 主导横纵向运动控制算法设计与迭代（PID / LQR / MPC 等），实现高精度轨迹跟踪与速度控制
- 在重载、长下坡、满载制动等场景下实现制动 / 缓速器 / 发动机制动协同控制
- 负责低速高精对位与特殊工况控制，包括倒车入位、装载点对位、卸料区精准停车、窄通道通行等
- 主导车辆动力学建模与参数辨识，针对转向 / 制动特性开发自适应补偿算法
- 负责约束与安全控制设计，包括抗饱和、约束满足、防侧翻及附着系数变化下的鲁棒控制
- 参与故障诊断、降级策略与系统安全冗余设计
- 负责控制算法工程化与实车联调，对接制动、转向、驱动、液压等执行机构
- 基于 CAN / J1939 完成参数管理与故障诊断，建设并完善 MIL / SIL / HIL 仿真验证体系
- 定义控制核心 KPI，利用实车与回传数据形成优化闭环，牵头定位并闭环解决现场控制问题
- 作为控制模块接口负责人，与规划、定位、底盘、系统工程及现场团队协同，定义模块接口与标定规范，输出算法方案、仿真及实车测试文档
Requirements
What you’ll need- 车辆工程、自动化、控制理论与控制工程、机器人等相关专业硕士及以上学历
- 5 年以上自动驾驶 / 辅助驾驶运动控制算法研发经验，具备至少一个控制模块从方案到实车落地的完整交付经历
- 熟练掌握 C++ / Python / MATLAB / Simulink
- 熟悉 Linux 及 ROS / ROS2
- 能够借助 AI 工具辅助开发，具备良好的代码规范与工程质量意识
- 具备良好的沟通协调能力与跨团队推动能力
- 英文文献阅读能力强
- 可适应矿区现场出差
- 精通 PID、LQR、MPC 等控制方法的原理与实现
- 具备前馈 / 反馈协同设计、状态估计（Kalman 滤波等）与控制器鲁棒性分析经验
- 熟悉重载车辆动力学及执行器特性（转向 / 制动 / 动力 / 液压）
- 理解大惯性、载荷变化、坡度及低附着工况下的控制难点与执行边界
- 熟悉 OSQP、Ipopt 等优化求解器，具备 MPC 在线求解的实时性优化经验
- 具备多车型实车调试与参数标定经验
- 可独立分析并解决复杂控制问题，具备仿真到实车的端到端问题闭环能力
- 熟悉 CAN / J1939 通信及底盘架构
- 熟悉 MIL / SIL / HIL 验证流程