岗位职责：

1.算法研发与优化

（1）设计并实现 SLAM 核心算法（如视觉 SLAM、激光 SLAM、多传感器融合 SLAM），支持单目 / 双目 / RGBD 相机、LiDAR、IMU 等多传感器融合方案；

（2）针对不同场景（室内 / 室外、动态环境、低光照等）优化算法的实时性、精度和鲁棒性，降低计算资源消耗；

（3）跟踪行业前沿技术，研究新算法（如基于深度学习的 SLAM、轻量化 SLAM 模型）并推动落地应用。

2.系统集成与调试

（1）将 SLAM 算法集成至硬件平台（如机器人、无人机、自动驾驶车辆），完成与底层传感器、执行器的接口适配；

（2）参与系统联调，解决传感器标定、数据同步、硬件兼容性等问题，确保系统稳定运行；

（3）设计并实现 SLAM 系统的测试方案，通过仿真（如 Gazebo、CARLA）和实际场景测试验证算法性能。

3.数据处理与分析

（1）处理大规模传感器数据，构建高效的地图表示（如八叉树、网格地图、语义地图）；

（2）开发地图管理模块，支持地图的创建、更新、存储与加载，满足不同场景的地图应用需求；

（3）分析算法运行日志与测试数据，定位性能瓶颈并提出优化方案。

4.技术文档与协作

（1）编写算法设计文档、技术报告、API 接口说明，确保技术知识可传承；

（2）与产品经理、硬件团队、测试团队紧密协作，明确技术需求与交付标准，推动项目进度；

（3）参与技术评审与代码审查，保证代码质量与工程规范。

任职资格：

1.学历：硕士及以上学历（计算机科学与技术、电子工程、机器人学、自动化等相关专业），优秀本科毕业生可放宽至 3 年以上经验。

2.专业技能：

（1）精通至少一种 SLAM 框架（如 ORB - SLAM、LOAM、VINS等），熟悉多传感器融合原理（如 ESKF、图优化）；

（2）熟练掌握 C++/Python 编程，具备良好的代码风格与工程实践经验，熟悉 Linux 开发环境；掌握计算机视觉（特征提取、相机标定、立体匹配）、惯性导航（IMU 误差建模、惯性积分）、数值优化（梯度下降、非线性优化）等相关知识；

（3）熟悉 ROS（Robot Operating System）架构，具备 ROS 节点开发与调试经验。

3.项目经验

（1）有 3 年以上 SLAM 算法研发经验，至少主导过 1 个完整 SLAM 项目（如机器人导航、自动驾驶定位、AR/VR 场景重建）；

（2）具备实际场景部署经验，熟悉传感器标定、系统联调、性能优化等流程。

4.数学基础：扎实的线性代数、概率论与数理统计、微分几何等数学知识，能推导 SLAM 核心公式。

5.其他能力

（1）良好的英文文献阅读能力，跟踪国际顶会（ICRA、CVPR、RSS）最新研究成果；

（2）具备较强的问题解决能力、团队协作能力和抗压能力，能适应快速迭代的研发节奏。