到岗时间：不限
婚况要求：不限
职位描述：
主导面向机器人的多传感器融合SLAM系统（LiDAR/Visual/IMU/编码器/触觉等）的方案选型、传感器布局、驱动开发及核心算法设计，确保机器人在高动态状态、复杂地形下的定位精度与鲁棒性。
负责从传感器标定（在线/离线）、前端特征提取、后端图优化到嵌入式平台（CPU/NPU）的全流程开发，针对资源受限环境进行系统性的性能调优（内存/CPU占用、实时性），解决运动抖动对感知的干扰。
解决动态环境、弱纹理、光照剧变、长走廊等极端场景下的定位漂移与建图难题；评估并引入新型传感器（如事件相机、固态雷达），提升系统适应性。
跟踪并预研前沿技术（如神经SLAM、语义SLAM、Gaussian Splatting、深度学习辅助定位等），构建标准化场景数据库，建立自动化评测体系及闭环迭代流程。
与感知团队深度协同，定义语义地图接口，实现感知与定位的深度融合；指导中初级工程师技术攻关，输出高质量技术文档、专利及代码规范。
任职要求
硕士及以上学历，计算机、机器人、自动化、测绘遥感等相关专业，数学基础扎实（线性代数、概率论、非线性优化）。
精通C （具备高性能算子优化能力）及Python，拥有良好的编程规范与大规模代码重构经验。
深入理解SLAM全栈技术：前端（特征/直接法）、后端（因子图、BA）、回环检测、多传感器融合（EKF/UKF/图优化）。
熟练掌握主流开源框架（LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO、ORB-SLAM、VINS、Cartographer等），并对至少一种框架有源码级深入研究、重构或量产优化经验。
熟练使用优化库（Ceres/GTSAM）及点云处理库（PCL/Open3D）。
具备完整的激光SLAM或多传感器融合SLAM系统从0到1构建及量产落地经验。
有丰富的多传感器联合标定与调试经验，熟悉各类激光雷达（单线/多线/固态）及相机特性。
熟悉ROS/ROS2体系及高性能中间件，有在实时嵌入式系统或分布式系统上的部署经验。
熟悉移动机器人平台特性（足式/四足/轮式），能解决运动耦合带来的感知挑战。
加分项
在ICRA、IROS、CVPR等会议发表论文，或在知名机器人算法竞赛中获奖。
具备深度学习模型（检测/分割/NeRF/3GS）引入SLAM后端进行动态剔除、语义建图或重定位的实战经验。
拥有大规模场景重定位、地图长效更新、多机协同建图（Multi-Agent SLAM）项目经验。
具备丰富的足式机器人真机调试经验，能有效解决高动态运动下的感知失效问题
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