1）需求分析与设计：深入调研低空计算场景（航迹规划计算、多机协同资源分配、避障策略求解等），分析业务需求，设计低空计算求解器架构与功能模块，明确求解器性能指标与适用场景。67
2）求解器开发与实现：运用数值计算、优化理论、启发式算法等技术，开发低空计算求解器核心算法（如大规模路径规划求解算法、多约束条件下的资源分配算法），完成代码编写与模块搭建。67
3）性能优化与测试：针对低空计算高实时性、高精度要求，优化求解器算法效率与内存占用；通过模拟不同业务场景进行压力测试、性能测试，确保求解器稳定性与可靠性。67
4）系统集成与应用：与低空智能飞行控制系统、空域管理平台等进行对接集成，提供高效的计算求解服务；根据实际应用反馈，迭代改进求解器功能与性能。67
5）技术研究与创新：跟踪计算求解领域前沿技术（分布式计算、并行计算、智能优化算法），探索新技术在低空计算场景的应用，提升求解器竞争力。
1）硕士及以上学历，计算机科学、数学、计算科学、航空航天工程等相关专业。67
2）精通数值计算、优化理论、算法设计，具备扎实的数学基础（线性代数、运筹学、图论），熟悉常见优化算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法）。67
熟练使用 C++、Python 等编程语言进行高性能计算开发，掌握并行计算框架（OpenMP、MPI），熟悉 TensorFlow、PyTorch 等机器学习框架者优先。熟悉 Linux 开发环境，掌握常用数据结构与数据库操作（MySQL、MongoDB），能运用 MATLAB、Gurobi 等工具进行算法建模与验证。67
3）有计算求解器开发经验，或在低空无人机算法、路径规划、资源调度等方向有项目经验者优先；具备分布式计算、大规模数据处理经验者加分。67
4）具备较强的逻辑思维与问题解决能力，良好的团队协作和沟通能力；对新技术敏感，有较强的学习与创新能力，能适应快节奏的研发工作。