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一、工作職責
1.負責 SLAM（同步定位與地圖構建）算法的設計、研發(fā)與優(yōu)化，包括但不限于視覺 SLAM、激光 SLAM、多傳感器融合 SLAM 等方向，確保算法在實際場景中的高精度、高穩(wěn)定性和高效率運行。
2.參與 SLAM 算法相關的需求分析和技術方案制定，根據項目具體需求，選擇合適的算法框架和技術路線，并進行可行性驗證。
3.開展 SLAM 算法的仿真測試與實際場景驗證工作，收集測試數據，分析算法性能瓶頸，針對性地進行算法改進和迭代優(yōu)化，提升算法的魯棒性和適應性。
4.與硬件團隊緊密協作，完成 SLAM 算法與硬件設備（如相機、激光雷達、IMU 等傳感器）的適配與集成工作，解決硬件與算法之間的接口問題和數據同步問題。
5.將 SLAM 算法成果融入到產品開發(fā)流程中，確保算法滿足產品功能和性能要求，并提供必要的技術支持。
6.負責 SLAM 算法相關技術文檔的編寫，包括算法設計文檔、技術方案文檔、測試報告、用戶手冊等，確保技術知識的有效沉淀和傳承。
二、任職要求
1.精通 SLAM 基本原理和核心算法，包括前端特征提取與匹配、后端優(yōu)化（如 BA、Graph SLAM）、回環(huán)檢測、地圖構建與維護等，對至少一種主流 SLAM 算法框架（如 ORB-SLAM、LOAM、Cartographer 等）有深入理解和實際應用經驗。
2.具備扎實的數學基礎，熟練掌握線性代數、概率論與數理統(tǒng)計、微積分、最優(yōu)化理論等知識，能夠運用數學工具對 SLAM 算法進行建模、分析和優(yōu)化。
3.熟練掌握至少一種編程語言（如 C++、Python），具備良好的編程習慣和代碼風格，能夠高效地實現 SLAM 算法和相關模塊；熟悉 Linux 操作系統(tǒng)，能夠在 Linux 環(huán)境下進行軟件開發(fā)和調試工作。
4.熟悉常見的傳感器原理和數據處理方法，包括相機（單目、雙目、RGBD）、激光雷達（2D、3D）、IMU 等，了解傳感器標定技術，能夠處理傳感器數據的噪聲、延遲、同步等問題。
5.掌握至少一種機器學習 / 深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch），了解深度學習在 SLAM 領域的應用（如語義 SLAM、深度學習 - based 特征提取與匹配等）者優(yōu)先。
6.熟悉點云處理庫（如 PCL）、計算機視覺庫（如 OpenCV、Eigen）、數值優(yōu)化庫（如 Ceres Solver、g2o）等開源庫的使用，能夠基于開源庫進行二次開發(fā)和算法集成。
三工作經驗與項目經歷
1.具有 SLAM 算法相關研發(fā)工作經驗，有完整的 SLAM 算法項目開發(fā)經歷（如自動駕駛環(huán)境感知與定位、機器人自主導航、AR/VR 空間定位與建模等）者優(yōu)先。
2.參與過 SLAM 算法在實際產品中的落地應用，能夠解決實際場景中遇到的復雜技術問題，對算法的工程化實現和性能優(yōu)化有豐富經驗者優(yōu)先。