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我们正在寻找一位经验丰富的SLAM算法工程师加入我们的核心研发团队。作为SLAM算法工程师，您将负责高精度定位与建图算法的设计、研发与优化，多传感器融合方案的实现以及系统集成与工程化落地，为前沿机器人和自动驾驶产品的创新与落地提供核心技术支持。
【岗位职责】
1. SLAM算法系统开发与架构设计：主导构建高实时性、模块化、可扩展的视觉/激光SLAM系统软件架构，实现相机、激光雷达、IMU等传感器的高效接入与数据管理，参与定位与建图结果的远程监控及数据平台建设。
2. 定位与建图算法研发：深入研究视觉/激光SLAM、VIO（视觉惯性里程计）/LIO（激光惯性里程计）等先进技术，承担核心定位、回环检测、全局优化算法的研发与实现，包括运动模型与观测模型的构建与调优，提升定位精度、鲁棒性与计算效率，并参与多传感器融合与导航模块的整合。
3. 传感器融合与数据处理：设计并实施高精度多源传感器融合策略（如相机、IMU、激光雷达、轮速计、GNSS/RTK等），完成传感器数据采集、时钟同步、预处理及实时状态估计的闭环优化。
4. 系统集成、调试与优化：牵头SLAM算法模块的联合调试与性能评估，分析定位精度、建图一致性、资源消耗等关键指标，制定优化方案；推进算法的部署、C++工程化实现与计算性能提升，并提供必要的技术支持。
5. 技术沟通与协作：参与产品需求分析，开展算法原型设计与可行性验证；与硬件、嵌入式、运动控制等团队密切配合，保障SLAM模块与整车或机器人系统的无缝对接。
6. 技术文档与规范：编写完整的技术文档（如算法设计说明、测试报告、接口协议等），严格执行代码规范与版本控制流程。
【任职要求】
1. 学历与专业：硕士及以上学历，计算机科学与技术、自动化、电子电气工程、控制工程、应用数学等相关领域。
2. 核心编程能力：熟练掌握C++，具备扎实的面向对象分析与设计功底，了解常用设计模式；具有较强的算法工程化落地能力。
3. SLAM基础与框架：熟悉Linux平台下的开发环境；具备坚实的SLAM、多视图几何、状态估计或优化理论基础；了解主流SLAM框架（如ORB-SLAM、VINS-Fusion、LIO-SAM、Cartographer等）或VIO/LIO算法。
4. 传感器与数学基础：了解相机（双目/鱼眼）、IMU、激光雷达、GNSS/RTK等传感器的工作原理、误差特性与标定方法；熟练使用Eigen、Ceres Solver、g2o等优化工具库。
5. 团队协作与学习能力：具备良好的文档编写习惯与代码规范意识；有良好的团队协作精神，积极主动，富有责任感与创新意识，能适应高强度工作节奏；善于独立思考，具备快速学习新技术与解决复杂问题的能力。
【加分项】
1. 具备视觉SLAM或激光SLAM在实际项目中的落地经验，曾参与自动驾驶、高精地图或服务机器人相关项目。
2. 掌握多传感器高精度联合标定技术（如外参、时间延迟标定）。
3. 熟悉GPU/CPU层面的性能优化方法（如CUDA、SIMD指令集）。
4. 了解ROS/ROS2框架，熟悉其通信机制及相关开发工具链。
【岗位职责】
1. SLAM算法系统开发与架构设计：主导构建高实时性、模块化、可扩展的视觉/激光SLAM系统软件架构，实现相机、激光雷达、IMU等传感器的高效接入与数据管理，参与定位与建图结果的远程监控及数据平台建设。
2. 定位与建图算法研发：深入研究视觉/激光SLAM、VIO（视觉惯性里程计）/LIO（激光惯性里程计）等先进技术，承担核心定位、回环检测、全局优化算法的研发与实现，包括运动模型与观测模型的构建与调优，提升定位精度、鲁棒性与计算效率，并参与多传感器融合与导航模块的整合。
3. 传感器融合与数据处理：设计并实施高精度多源传感器融合策略（如相机、IMU、激光雷达、轮速计、GNSS/RTK等），完成传感器数据采集、时钟同步、预处理及实时状态估计的闭环优化。
4. 系统集成、调试与优化：牵头SLAM算法模块的联合调试与性能评估，分析定位精度、建图一致性、资源消耗等关键指标，制定优化方案；推进算法的部署、C++工程化实现与计算性能提升，并提供必要的技术支持。
5. 技术沟通与协作：参与产品需求分析，开展算法原型设计与可行性验证；与硬件、嵌入式、运动控制等团队密切配合，保障SLAM模块与整车或机器人系统的无缝对接。
6. 技术文档与规范：编写完整的技术文档（如算法设计说明、测试报告、接口协议等），严格执行代码规范与版本控制流程。
【任职要求】
1. 学历与专业：硕士及以上学历，计算机科学与技术、自动化、电子电气工程、控制工程、应用数学等相关领域。
2. 核心编程能力：熟练掌握C++，具备扎实的面向对象分析与设计功底，了解常用设计模式；具有较强的算法工程化落地能力。
3. SLAM基础与框架：熟悉Linux平台下的开发环境；具备坚实的SLAM、多视图几何、状态估计或优化理论基础；了解主流SLAM框架（如ORB-SLAM、VINS-Fusion、LIO-SAM、Cartographer等）或VIO/LIO算法。
4. 传感器与数学基础：了解相机（双目/鱼眼）、IMU、激光雷达、GNSS/RTK等传感器的工作原理、误差特性与标定方法；熟练使用Eigen、Ceres Solver、g2o等优化工具库。
5. 团队协作与学习能力：具备良好的文档编写习惯与代码规范意识；有良好的团队协作精神，积极主动，富有责任感与创新意识，能适应高强度工作节奏；善于独立思考，具备快速学习新技术与解决复杂问题的能力。
【加分项】
1. 具备视觉SLAM或激光SLAM在实际项目中的落地经验，曾参与自动驾驶、高精地图或服务机器人相关项目。
2. 掌握多传感器高精度联合标定技术（如外参、时间延迟标定）。
3. 熟悉GPU/CPU层面的性能优化方法（如CUDA、SIMD指令集）。
4. 了解ROS/ROS2框架，熟悉其通信机制及相关开发工具链。
2026-06-22 12:24
IP属地：广东广州
职位福利
硕士3-5年
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