任职资格：
1、熟悉视觉激光SLAM算法的设计、开发和优化，包括核心功能模块的实现与测试。具备多传感器（多IMU、多Camera、LiDAR等）融合定位技术的研发经验，能够实现传感器冗余融合定位系统。
2、深入了解计算机视觉领域，能够处理图像、进行视觉增强和特征匹配优化等任务。
3、扎实的数学基础，包括线性代数、优化理论、概率论、矩阵计算等，能够应用于SLAM算法优化。
4、熟悉经典SLAM框架:使用过SVO、ORB-SLAM、MSCKF、VINS-mono、LOAM、voxelmap等经典SLAM框架
5、能够优化SLAM导航系统在弱结构化、弱纹理、恶劣气候（雨雪雾等）条件下的性能，解决挑战性场景下的定位问题。
6、深度学习框架和工具: 具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟练掌握至少一种深度学习训练工具（如TensorFlow、PyTorch、Caffe、PaddlePaddle）并能应用于图像处理领域。
7、编程技能:对嵌入式系统有一定了解，能够优化算法以适配实时性需求，并在资源受限的环境下运行SLAM算法， 熟悉C/C++及Python编程语言，在图像处理领域有丰富的实践经验，尤其是对于OpenCV等相关库有深入了解，熟悉软件工程原则，具备良好的代码编写习惯和版本管理能力（如 Git），能够编写清晰、可维护的代码
附加技能（优先考虑）：
实际开发经验或参与过AR/VR、机器人或无人机视觉导航项目，了解相关挑战场景优化或在前沿研究领域有发表经验者优先考虑。