智能驾驶定位算法工程师
岗位职责
1. 负责智能驾驶系统高精度定位算法研发，覆盖SLAM（视觉/激光/多传感器融合SLAM）、VIO（视觉惯性里程计）、GNSS/IMU融合等核心技术。
2. 优化复杂场景（隧道、地下车库、高楼遮挡、弱纹理路面）下的定位精度、鲁棒性与实时性，保障定位误差满足L2+/L4级自动驾驶要求。
3. 设计定位系统冗余方案与故障诊断机制，参与定位与感知、规控模块的协同优化。
4. 主导地图相关技术研发（高精地图匹配、在线地图更新、轻量化地图构建），支撑定位系统落地。
5. 基于实车测试数据进行算法迭代，通过数据闭环优化定位模型参数，解决极端工况下的定位漂移问题。
6. 跟踪ICRA/IROS/CVPR等顶会前沿技术，预研端到端定位、无图定位等方向，推动技术创新。
任职要求
基础要求
• 学历：本科及以上学历，计算机、自动化、测绘工程、导航工程、数学等相关专业。
• 编程：精通C++/Python，熟练使用Linux/ROS，掌握CMake构建工具，具备高效代码编写与调试能力。
• 数学：扎实的线性代数、概率论、非线性优化、滤波理论（卡尔曼滤波、粒子滤波等）基础。
• 工具：熟悉Eigen、Sophus、g2o、Ceres Solver等数值优化库，了解TensorFlow/PyTorch等深度学习框架。
专业能力
• 深入理解SLAM核心原理，有ORB-SLAM、LIO-SAM、FAST-LIO等经典算法的工程实现或优化经验。
• 掌握GNSS/IMU融合定位技术，熟悉RTK、PPP等高精度定位方案，能解决多源传感器时间同步与数据融合问题。
• 具备视觉惯性里程计（VIO）研发经验，理解相机与IMU的标定、预积分理论与误差建模。
• 熟悉高精地图匹配算法（ICP、NDT、特征匹配等），有无图定位或轻地图定位研发经验者优先。
加分项
• 有智能驾驶量产项目定位模块落地经验，熟悉车载硬件（GNSS模块、IMU、激光雷达）特性者优先。
• 参与过机器人、自动驾驶相关竞赛并获奖，或在顶会发表定位/SLAM相关论文。
• 精通CUDA加速、实时操作系统（RTOS），有车载端（Orin/征程）定位算法部署经验。
• 了解ISO 26262功能安全标准，具备定位系统功能安全设计经验。