![杭州獵頭公司-[尚賢達]-](/upload/config/9a96c474-f59c-4060-9793-eb31b635ab47.jpg)
倉儲物流自動化：AGV算法工程師的3項隱性能力篩查
在“倉儲物流自動化”快速發展、AGV（自動導引車）廣泛應用的當下，AGV算法工程師成為智能物流系統背后的關鍵技術力量。對于獵頭和用人企業而言，僅憑簡歷上的“路徑規劃”“SLAM”“調度優化”關鍵詞，已不足以識別真正高階候選人。
一、系統性建模能力：能否從物理世界抽象為高質量數學問題？
表現形式：
- 是否能夠將物流系統中的多AGV協同、本地避障、交通管控等復雜場景，建模為優化問題或圖結構問題；
- 能否在建模過程中兼顧實時性、可擴展性與實際工程落地需求。
篩查方式：
- 案例還原法：請候選人描述一個曾參與的調度優化或路徑規劃項目，深入追問建模細節、參數設定與建模邊界。
- 假設演練法：提出一個典型“高并發+動態障礙+站點受限”的倉儲場景，觀察其如何抽象問題、設計算法結構。
二、邊緣感知融合能力：能否協同調度感知與路徑算法？
表現形式：
- 熟悉傳感器融合（激光雷達、視覺、IMU等）在AGV路徑規劃中的實際約束；
- 對“感知異常”條件下算法魯棒性有深刻理解（如SLAM漂移、視覺失效時的容錯調度機制）。
篩查方式：
- 交叉追問：在簡歷提及“激光+視覺融合”的項目時，追問其如何處理多源傳感器數據一致性問題；
- 魯棒性情境模擬：設置典型誤差場景（如RFID標簽缺失、臨時障礙物），觀察其應對策略。
三、工程實戰迭代能力：是否具備“算法+工程”雙向驅動思維？
表現形式：
- 能夠將算法設計貫穿至工程部署全過程，理解實時系統、多線程通信、調度中心對接的工程制約；
- 有過AGV系統上線調試經驗，能快速定位算法導致的運行瓶頸（如軌跡震蕩、避障失敗、死鎖重入等）。
篩查方式：
- 上線經驗驗證：詢問其參與的上線系統規模、異常調優次數、性能指標達成路徑；
- 代碼工程追問：看其是否熟悉使用C++/Python/Ros等完成仿真驗證、日志分析、參數調優等全流程工作。
獵頭提示：如何識別“隱性強者”？
1. 簡歷不堆砌關鍵詞，而強調復雜場景拆解能力；
2. 關注“從零設計”而非“模塊維護”型經驗；
3. 背調中可請項目經理評價其算法調試獨立性與跨團隊協同力；
4. 對“真實落地”的熱情，是區別學院派與實戰派的關鍵指標。
