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京东

校招

算法工程师-无人机导航控制

深圳 · 校招 · 2027 届 · 本科

长期有效

任职要求

  • 1、2026年10月1日至2027年9月30日期间毕业,统招本科及以上学历
  • 2、导航制导与控制、自动化、航空航天、电子信息等相关专业
  • 3、良好的数学基础(线性代数、概率论、最优化理论、自动控制原理、信号处理)
  • 4、熟悉惯性导航原理、组合导航算法,理解卡尔曼滤波及其衍生算法;熟悉飞行力学与飞行控制原理,了解PID、ARDC、H∞、INDI等常用控制方法。
  • 5、熟练掌握C/C++、Matlab/Simulink,具备一定的嵌入式开发与调试能力,能进行建模仿真与开发
  • 6、具备良好的沟通能力、较强的学习能力、抗压能力和团队协作精神
  • 7、对AI新技术保持好奇心,乐于主动学习并快速掌握新的AI知识和功能,积极拥抱新技术
  • 8、 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。

岗位描述

  • 1、负责无人机导航与飞控算法研发:基于GNSS、IMU、视觉、激光雷达等多源传感数据,开展视觉/激光辅助惯性组合导航算法开发,提升拒止环境下的定位可靠性;完成飞控系统建模、仿真与数值计算,实现位置速度控制、姿态控制、轨迹跟踪等核心算法的设计与落地,优化飞行定位精度与控制品质;
  • 2、参与导航与控制律架构设计:基于参考模型、位置—速度—姿态—角速率多环通用控制框架进行控制算法开发与参数整定,协同多传感器融合方案优化,提升飞行稳定性与控制精度;
  • 3、负责仿真验证与实飞调试:搭建软件及半物理仿真环境,完成SIL/MIL/HIL仿真验证,配合飞控系统完成集成联调;负责导航与飞控系统的上机调试、飞行测试与数据分析,参与外场飞行试验,定位并解决导航与控制相关问题,支撑实飞验证闭环,持续优化算法实时性、鲁棒性与准确率;
  • 4、负责导航与飞行控制系统相关技术文档的编写与归档;
  • 5、AI应用探索:主动关注AI在无人机导航控制领域的创新应用,尝试运用AI工具辅助算法开发、仿真及数据分析。
  • 1、2026年10月1日至2027年9月30日期间毕业,统招本科及以上学历;
  • 2、导航制导与控制、自动化、航空航天、电子信息等相关专业;
  • 3、良好的数学基础(线性代数、概率论、最优化理论、自动控制原理、信号处理);
  • 4、熟悉惯性导航原理、组合导航算法,理解卡尔曼滤波及其衍生算法;熟悉飞行力学与飞行控制原理,了解PID、ARDC、H∞、INDI等常用控制方法。
  • 5、熟练掌握C/C++、Matlab/Simulink,具备一定的嵌入式开发与调试能力,能进行建模仿真与开发;
  • 6、具备良好的沟通能力、较强的学习能力、抗压能力和团队协作精神;
  • 7、对AI新技术保持好奇心,乐于主动学习并快速掌握新的AI知识和功能,积极拥抱新技术;
  • 8、 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。

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该岗位可能会问的问题

基于 设计 岗位的常见面试问题整理

请描述你的设计流程,从拿到需求到输出最终方案

类型专业能力·难度中等
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1. 理解需求:和 PM 对齐业务目标和用户场景 2. 竞品分析:同类产品怎么做的 3. 用户调研:目标用户的实际痛点 4. 低保真原型:快速验证交互流程 5. 高保真设计:视觉细节 + 组件规范 6. 开发交付:标注 + Design Token + 走查 7. 上线后复盘:数据验证设计假设

你怎么理解 Design System,以及为什么要用它

类型专业能力·难度简单
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1. Design System = 设计语言 + 组件库 + 规范文档的集合 2. 价值:保证一致性(所有页面看起来像同一个产品)、提高效率(开发-设计对齐)、可维护(改一处全局更新) 3. 核心组成:Design Token(颜色/间距/字体)、组件(按钮/表单/卡片)、模式(导航/搜索/反馈)

你的作品集中最满意的项目是哪个,为什么

类型项目经历·难度简单
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1. 选一个最有深度的,不是最漂亮的 2. 设计目标:为谁解决什么问题 3. 设计过程:展示 sketches → wireframes → final(体现思考) 4. 设计决策:为什么选这个方案而非其他 5. 结果:数据反馈(转化率/满意度/留存)

为一个老年人使用的健康监测 App 设计首页,你会考虑哪些特殊需求

类型情景/案例·难度中等
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1. 可读性:大字号(≥18px)、高对比度、避免低饱和配色 2. 交互:大点击区域(≥48px)、避免双击/长按/滑动等复杂手势 3. 信息架构:只展示最核心信息(血压/心率/用药提醒),不要信息过载 4. 容错:误操作可撤销,关键操作二次确认 5. 语音输入:考虑老年人打字不便

你怎么衡量一个设计的好坏

类型动机/岗位认知·难度中等
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1. 不只是好看——设计是解决问题的工具 2. 可用性指标:任务完成率/时间/错误率 3. 商业指标:转化率/留存率/NPS 4. 主观评估:用户访谈/可用性测试中的反馈 5. 强调「设计是假设,数据是验证」

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信息来源:企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。