工作职责：

1. 算法研发：负责激光雷达（LiDAR）/视觉/多传感器融合SLAM算法的设计、开发与优化，包括前端里程计、后端优化、回环检测与建图等核心模块。
2. 多传感器融合：负责IMU、相机、激光雷达等多源传感器的标定、时间同步与融合定位算法开发。
建图与定位：研发高精度地图构建、地图管理与长期定位算法，支持室内外、大尺度、动态等复杂场景。
3. 工程落地：将SLAM算法在嵌入式平台（如IOS、Android等）或机器人/车载计算平台上进行移植、优化与实时性调优。
4. 测试与迭代：搭建仿真与实车/实机测试环境，完成算法验证、性能评估与问题定位，持续迭代提升精度与鲁棒性。
5. 技术协作：与感知、规划控制、硬件等团队协作，推动SLAM模块在整体系统中的集成与落地。

任职资格：

1. 学历专业：计算机、自动化、 robotics、电子信息、测绘、数学等相关专业，本科及以上学历（硕士/博士优先）。
2. 理论基础：扎实的数学基础，熟悉线性代数、概率论、优化理论、刚体运动学与李群李代数。
3. 算法经验：熟悉主流SLAM框架与算法，如：
4. 激光SLAM：LOAM / LeGO-LOAM / LIO-SAM / FAST-LIO / Cartographer 等；
5. 视觉SLAM：ORB-SLAM / VINS-Mono / DSO / SVO 等；
6. 多传感器融合：VIO、LIO、GVINS 等。

编程能力：精通 swift，熟悉 Python；具备良好的数据结构与算法功底，熟悉 Linux 开发环境。
工具与库：熟练使用 ROS/ROS2、Eigen、Ceres、g2o、GTSAM、PCL、OpenCV 等常用库。
工程能力：具备算法工程化落地经验，熟悉多线程、性能优化、嵌入式部署者优先。

加分项
有自动驾驶、机器人、无人机、AR/VR等相关行业量产项目经验；
熟悉深度学习在SLAM/里程计中的应用（如深度特征、端到端VO、神经辐射场等）；
有 NeRF / 3D Gaussian Splatting 等三维重建相关经验；
在 ICRA、IROS、CVPR、RSS 等顶会或期刊发表过相关论文；
有开源项目贡献或个人技术博客。