1. 教育背景

硕士及以上学历（优秀本科可放宽），计算机科学、自动化、机器人学、电子工程等相关专业，扎实的数学功底（线性代数、概率论、优化理论）。

2. 核⼼技术能⼒

①　视觉SLAM：精通传统视觉SLAM框架（如VINS、ORB-SLAM），熟悉RGBD融合定位、三维重建、语义分割与检测跟踪等技术。

②　路径规划：掌握全局/局部路径规划核⼼算法，有复杂环境动态避障、运动学约束优化等实际项目经验。

③　工具链：熟练使用OpenCV、PCL、ROS、Eigen、g2o等工具库，熟悉PyTorch/TensorFlow者优先。

3. 开发与工程化能⼒

①　熟练使用 C++/Python/OpenCV/ROS，实现高性能算法，并完成嵌入式平台部署优化。

②　熟悉SLAM框架移植与工程化。

③　至少2年SLAM或路径规划算法研发经验，具备从需求到应用的闭环能力，进行算法性能评估与仿真（Gazebo）。

④　思维严谨，逻辑清晰，能够从需求出发设计高效解决方案，并通过实验验证与复现解决关键问题。

4. 附加优势

①　发表过SLAM、路径规划方向高水平论文（如ICCV、CVPR、ICRA、IROS）者优先。

②　具备水下机器人、清洁机器人等特种场景开发经验，熟悉ROS系统开发者优先。

③　参与算法工程化落地项目（如服务机器人、工业机械手、移动AGV、自动驾驶）者优先。