1、算法研发与迭代： 负责研发和优化基于多传感器（GNSS/IMU、激光雷达、摄像头、轮速计等）融合的SLAM（同步定位与建图）及定位算法，确保其在各种复杂场景下的精度与鲁棒性。
2、多传感器融合： 设计并实现紧耦合/松耦合的多传感器融合框架，包括但不限于激光SLAM、视觉SLAM、视觉-惯性里程计（VIO）、激光-惯性里程计（LIO）等，以应对GNSS失效等挑战性环境。
3、建图与定位服务： 主导大规模、高精度点云地图/语义地图的构建、优化、压缩和更新技术研发。负责实现基于先验地图（点云、特征、语义等）的实时高精度定位算法。
4、系统集成与优化： 将算法高效地部署到车规级/嵌入式计算平台，进行性能提升和极致优化，满足实时性与资源约束。
5、大规模测试验证： 设计仿真及实车测试方案，通过大量数据闭环分析对算法进行迭代调优，撰写详细的技术报告。
6、技术前瞻与研究： 跟踪学术界与工业界最新进展，并将前沿技术应用于实际产品中。

任职要求：

1、教育背景： 硕士及以上学历，计算机、自动化、电子工程、机器人等相关专业。
2、研发经验： 5年及以上在自动驾驶、机器人或相关领域的SLAM/定位算法实际研发经验。有完整的项目落地经验者优先。
3、理论基础： 扎实的数理基础，精通状态估计理论（如卡尔曼滤波、非线性优化）、多视图几何、概率论等。
4、编程能力： 精通 C++，具备良好的软件工程能力和代码风格。熟悉 Python 用于算法原型开发与数据分析。
5、算法精通： 深入理解并实践过至少一种主流的激光SLAM（如FAST-LIVO2、FAST-LIO系列、LOAM系列、Cartographer）或视觉SLAM/VIO（如ORB-SLAM系列、VINS、MSCKF）算法。
6、工具熟悉： 熟练使用 ROS2/ROS、Linux 开发环境，熟悉常用数学优化库（如g2o, Ceres Solver, GTSAM）。
7、问题解决能力： 具备强大的分析问题和解决问题的能力，能够独立攻关技术难题。