岗位内容：

1. 基于 C++ 语言进行激光雷达相关软件模块开发，包括激光雷达数据采集、预处理（去噪、标定、点云配准等）、特征提取及三维重建等功能的实现与优化。

2. 负责图像视觉算法的设计、编码与调试，涵盖图像预处理（滤波、增强、分割）、目标检测与跟踪、图像识别与分类、立体视觉匹配等领域，解决实际应用中的视觉技术难题。

3. 参与深度学习模型的工程化部署，将训练好的深度学习模型（如基于 CNN、Transformer 的目标检测、语义分割模型等）通过 C++ 进行高效推理实现，优化模型在嵌入式或服务器端的运行性能，满足实时性与精度要求。

4. 与算法研究团队、硬件开发团队紧密协作，理解技术需求与业务场景，将算法原型转化为稳定、高效的工程化代码，确保软件模块与硬件设备、上层应用系统的良好兼容与协同工作。

5. 负责软件模块的单元测试、集成测试及性能调优，解决软件运行过程中的 BUG，提升软件的稳定性、可靠性与运行效率。

6. 参与技术方案的讨论与制定，跟踪激光雷达、图像视觉、深度学习领域的前沿技术动态，引入先进技术与方法，推动团队技术水平的提升。

7. 撰写相关的技术文档，包括需求文档、设计文档、测试文档、用户手册等，确保技术成果的可追溯性与可复用性。

任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机科学与技术、电子信息工程、自动化、人工智能、数学等相关专业。

2. 精通 C++ 编程语言，熟悉 C++11 及以上标准，具备扎实的面向对象编程思想与数据结构、算法基础，能够熟练运用 STL 容器与算法进行高效编程。

2. 具备激光雷达相关开发经验，熟悉激光雷达的工作原理、数据格式（如 PCD、LAS 等），掌握点云数据处理常用算法（如 ICP、NDT 配准，RANSAC 分割，Voxel Grid 下采样等），有使用 PCL（Point Cloud Library）库进行开发的实战经验者优先。

3. 拥有图像视觉算法开发经验，熟悉 OpenCV、OpenMV 等视觉库的使用，掌握图像预处理、特征提取（SIFT、SURF、ORB 等）、目标检测与跟踪（YOLO、SSD、Tracking-by-Detection 等）、图像分割等核心算法，能够独立完成视觉算法的工程化实现。

4. 了解深度学习基本原理，熟悉常用的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等），具备将深度学习模型（如 ONNX 格式模型）通过 TensorRT、OpenVINO 等工具进行 C++ 部署与性能优化的经验，对模型量化、剪枝等模型压缩技术有一定了解者优先。

5. 熟悉 Linux 操作系统开发环境，能够熟练使用 Git 进行版本控制，掌握 CMake 构建工具，具备 Shell 脚本编写能力，了解 Docker 容器技术者优先。