slam算法岗位职责

工作职责
1. 开发视觉为主多传感器融合的自动标定系统、环境重建系统、定位融合系统；
2. 研究视觉为主的SLAM/SFM、3D视觉感知算法；
3. 工程优化，支持辅助驾驶和自动驾驶的规模量产

任职要求
1. 硕士或以上学历，计算机/人工智能相关专业，具备良好的英文文献检索和阅读能力；
2. 具有扎实的数学基础，精通多视几何、计算机视觉、机器人等基础知识；
3. 具有VIO/SLAM/SFM/3D视觉等算法开发和系统实现经验；
4. 扎实的C/C++编程知识及熟练使用OpenCV/Eigen/G2O/Ceres/Pytorch/Mxnet等库；
5. 熟悉深度学习在位姿/重建/地图等方面的算法和应用；
6. 熟悉Lidar/Radar/Camera/GNSS/IMU/Encoder等传感器及其使用；
7. 强烈责任心及良好学习沟通能力，具备较好的团队合作精神；

学历要求：硕士研究生
工作经验：应届生
需求专业：
机械工程,
电子科学与技术,
控制科学与工程,
计算机科学与技术
该需求专业仅展示一级学科
1、负责参与无人机多传感器融合定位算法的研发（RTK/GPS、IMU、激光、视觉、轮速等）。
2、负责多传感器定位算法的工程化和优化，保证算法研究落到实处。
3、参与实际多传感器融合定位算法解决方案的设计和实施。
1、硕士及以上学历，自动化、机器人、电子、控制、计算机等相关专业
2、熟悉Linux环境，掌握C++编程且具备良好的编程习惯，熟悉C++标准库、多线程编程、ROS；
3、熟悉视觉SLAM算法、激光雷达SLAM算法、多传感器融合SLAM算法的理论，或能够精通SLAM的落地应用；
4、有移动机器人SLAM算法、栅格地图、稠密地图、语义地图、八叉树地图在实际场景的应用经验。
5、有顶级学术成果、竞赛成果、实际工程项目经验者优先。

工作职责：
与地图及定位系统相关的，基于相机、lidar、GNSS、轮速计、IMU等多种传感器的各种智能算法的研发。工作涉及但不限于：多传感器融合建图和定位算法开发、传感器校准、点云数据处理、地图元素自动识别和智能标注等。
岗位需求：
• 计算机、自动化、电子工程、导航工程、地理信息系统、遥感、测绘等相关专业本科及以上学历，硕士及以上优先
• 良好的数学、算法基础以及编程经验，熟悉C++或Python
• 熟悉Linux系统环境下的操作和开发
• 能够在充满未知因素和快节奏的环境中工作，结果导向
• 踏实勤奋、积极主动、好学上进，有团队合作精神
• 逻辑清晰，具有良好的表达与沟通能力
• 有高水平会议、知名期刊论文发表者优先
• 有自动驾驶、机器人、无人机背景者优先
具有下列至少一项背景或经验，有多项匹配者优先：
• 导航定位，基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配
• 基于IMU、轮速计等传感器的高精度车辆航位推算(Dead Reckoning)
• 3D计算机视觉、SLAM、VIO。熟悉SLAM相关软件或代码库：ROS、Eigen、Ceres、g2o、GTSAM等至少一种。
• 机器学习算法理论及实践，包括深度学习（熟悉主流框架，TensorFlow、Torch、MXNet等至少一种）、经典机器学习算法（GBDT、SVM等）。有图像、视频、点云等视觉数据的检测、识别、分割等项目经验更佳• 机器人学、状态估计理论、实时多传感器数据处理和融合（GNSS、IMU、轮速计等）、EKF/PF/UKF等滤波技术、优化算法包括因子图优化等