一、岗位职责
1. 三维重建：运用单目或多目相机拍摄图像，开展复杂环境下堆叠物体的精确三维重建工作，针对遮挡部分，实现 3D 点云补全，完善被遮挡区域的三维模型 。
2. 3D 位姿计算：基于三维重建所得的精细化稠密点云，准确计算目标物体的大小、厚度、朝向及抓取点，为无序抓取提供关键数据 。
3. 运动补偿：处理风吹、碰撞等导致目标物体晃动的视角变化问题，计算运动矢量，预测下一时刻位置，辅助机械臂提前调整动作 。
4. 目标跟踪：攻克遮挡、晃动场景下的目标分割与跟踪技术难题，确保对目标物体持续稳定识别与追踪 。
5. 实时性优化与边缘计算：推进模型轻量化，结合量化压缩，实现算法在边缘设备上的高效部署与计算 。
6.负责机器人/自动驾驶系统中的多传感器融合SLAM算法开发与优化，重点包括 V-SLAM（视觉SLAM）、激光SLAM、惯性导航（IMU）等。
7. 设计并实现基于视觉-惯性里程计（VIO）、激光-视觉融合的实时定位与建图系统。
8. 开发鲁棒性强的多模态SLAM框架，解决复杂场景（弱纹理、动态物体、光照变化）下的定位漂移问题。
9. 优化后端图优化（如g2o、Ceres）、回环检测、场景识别算法，提升系统精度与效率。
10. 将SLAM算法部署至嵌入式平台（如Jetson、ROS），实现低延迟实时导航。
11. 构建三维语义地图，支持路径规划与导航决策。
二、任职要求
（一）专业知识
1. 精通机器视觉算法，熟悉三维重建、3D 位姿估计、目标跟踪等技术原理与实现方法，有相关项目经验者优先，尤其是复杂环境下物体识别与抓取相关项目 。
2. 掌握点云处理、图像处理算法，能够熟练运用算法进行点云补全、特征提取与分析，具备应对遮挡、运动等复杂场景的处理能力 。
3. 了解边缘计算架构与模型轻量化技术，熟悉模型量化压缩方法，可实现算法在边缘设备的高效运行 。
4. 了解前言VLA技术，对非结构化环境下机器人或机械臂工作具备一定只是储备。
5.精通激光SLAM（LOAM、Cartographer等）与IMU预积分技术；掌握卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波及多传感器标定方法。
（二）技能能力
1. 熟练使用 C++、Python 编程语言，能够运用 OpenCV、Open3d 、目标检测、实例分割算法开发与实现 。熟练使用YOLO、CNN、Transformer等深度学习架构。熟练ROS开发为加分项。
2. 具备良好的数学基础，对几何变换、运动估计、优化算法等有深入理解，可将数学理论应用于实际算法设计 。
3. 拥有较强的问题解决能力，面对复杂环境下的机器视觉难题，如遮挡、晃动、实时性要求等，能快速分析并提出有效解决方案 。
4.精通SLAM基础理论，熟悉贝叶斯滤波、非线性优化、Bundle Adjustment、运动恢复结构（SfM）
（三）其他要求
1、硕士及以上学历，计算机、机器人、自动化、数学等相关专业。
2、具有良好的英语阅读能力，能查阅并迅速理解大量英文文献；
3、具有较强的学习能力、沟通能力和解决实际问题的能力；
4、有1mm目标识别定位工程经验者优先。
5、在实际项目中实现过SLAM系统落地者优先（如机器人导航、自动驾驶定位、AR场景重建等）。
特别说明：
1、入职购买五险一金；
2、与国家步调一致：周末双休、国家法定节假日休息；
3、弹性工作时间；
4、高成长公司，职业发展空间大，晋升空间大；
5、不定期团建活动（聚餐、拓展等）；
6、元旦、五一、端午、中秋等法定节假日均有节日福利；
7、公司开展多方面内、外部培训课程，为每一个员工创造快速实现自我提升的条件；
8、boss有分享精神，只要您敢挑战，薪资有竞争力；
9、公司主张勤勤恳恳做事，良好的制度保障您工作的良好氛围。