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一、工作職責(zé)
1.負(fù)責(zé) SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）算法的設(shè)計(jì)、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(shí)際場(chǎng)景中的高精度、高穩(wěn)定性和高效率運(yùn)行。
2.參與 SLAM 算法相關(guān)的需求分析和技術(shù)方案制定，根據(jù)項(xiàng)目具體需求，選擇合適的算法框架和技術(shù)路線，并進(jìn)行可行性驗(yàn)證。
3.開展 SLAM 算法的仿真測(cè)試與實(shí)際場(chǎng)景驗(yàn)證工作，收集測(cè)試數(shù)據(jù)，分析算法性能瓶頸，針對(duì)性地進(jìn)行算法改進(jìn)和迭代優(yōu)化，提升算法的魯棒性和適應(yīng)性。
4.與硬件團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，完成 SLAM 算法與硬件設(shè)備（如相機(jī)、激光雷達(dá)、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(shù)據(jù)同步問題。
5.將 SLAM 算法成果融入到產(chǎn)品開發(fā)流程中，確保算法滿足產(chǎn)品功能和性能要求，并提供必要的技術(shù)支持。
6.負(fù)責(zé) SLAM 算法相關(guān)技術(shù)文檔的編寫，包括算法設(shè)計(jì)文檔、技術(shù)方案文檔、測(cè)試報(bào)告、用戶手冊(cè)等，確保技術(shù)知識(shí)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(cè)、地圖構(gòu)建與維護(hù)等，對(duì)至少一種主流 SLAM 算法框架（如 ORB-SLAM、LOAM、Cartographer 等）有深入理解和實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。
2.具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟練掌握線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、微積分、最優(yōu)化理論等知識(shí)，能夠運(yùn)用數(shù)學(xué)工具對(duì) SLAM 算法進(jìn)行建模、分析和優(yōu)化。
3.熟練掌握至少一種編程語(yǔ)言（如 C++、Python），具備良好的編程習(xí)慣和代碼風(fēng)格，能夠高效地實(shí)現(xiàn) SLAM 算法和相關(guān)模塊；熟悉 Linux 操作系統(tǒng)，能夠在 Linux 環(huán)境下進(jìn)行軟件開發(fā)和調(diào)試工作。
4.熟悉常見的傳感器原理和數(shù)據(jù)處理方法，包括相機(jī)（單目、雙目、RGBD）、激光雷達(dá)（2D、3D）、IMU 等，了解傳感器標(biāo)定技術(shù)，能夠處理傳感器數(shù)據(jù)的噪聲、延遲、同步等問題。
5.掌握至少一種機(jī)器學(xué)習(xí) / 深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch），了解深度學(xué)習(xí)在 SLAM 領(lǐng)域的應(yīng)用（如語(yǔ)義 SLAM、深度學(xué)習(xí) - based 特征提取與匹配等）者優(yōu)先。
6.熟悉點(diǎn)云處理庫(kù)（如 PCL）、計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)（如 OpenCV、Eigen）、數(shù)值優(yōu)化庫(kù)（如 Ceres Solver、g2o）等開源庫(kù)的使用，能夠基于開源庫(kù)進(jìn)行二次開發(fā)和算法集成。
三工作經(jīng)驗(yàn)與項(xiàng)目經(jīng)歷
1.具有 SLAM 算法相關(guān)研發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)，有完整的 SLAM 算法項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)歷（如自動(dòng)駕駛環(huán)境感知與定位、機(jī)器人自主導(dǎo)航、AR/VR 空間定位與建模等）者優(yōu)先。
2.參與過 SLAM 算法在實(shí)際產(chǎn)品中的落地應(yīng)用，能夠解決實(shí)際場(chǎng)景中遇到的復(fù)雜技術(shù)問題，對(duì)算法的工程化實(shí)現(xiàn)和性能優(yōu)化有豐富經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。