工作职责： 负责多模态定位算法研发，负责激光和视觉slam，语义建图定位、动态地图等定位技术研发，支撑开放道路/机场/厂区等复杂场景的L4级自动驾驶高精度建图和定位需求。 定位技术开发：基于激光/视觉SLAM，融合道路环境语义信息（车道线、交通标识、结构物），提升定位鲁棒性； 动态地图构建：研发实时动态地图更新算法，结合多传感器数据实现厘米级场景语义化建模； 位置识别：基于视觉和激光数据的位置识别/重定位技术(PointNetVLAD/Point2Graph/MixVpr)，应对复杂厂区/停车场/城区道路无GNSS区域的定位冷启动挑战. 模型优化与算法部署：基于点云和视觉的深度学习模型（如BEV感知、语义分割）部署至车规级嵌入式平台，支持实时推理 任职条件： 技术能力： 精通激光SLAM（LOAM/LIO-SAM）或视觉SLAM（ORB-SLAM/VINS/super-point），具备实际项目经验； 掌握深度学习框架（PyTorch），熟悉3D点云处理（PointNet++）、视觉定位（NetVLAD）等模型； 熟悉多传感器融合（激光雷达/摄像头/IMU）的三维重建技术(如SfM/MVS/SLAM、NeRF、3DGS）； 扎实的数学基础（几何/概率/优化理论）。 工程能力： 熟练使用C++/Python，具备Linux环境下算法开发与性能优化经验 有地平线、英伟达等车载芯片部署经验 学历背景： 计算机/机器人/自动化等相关专业硕士及以上学历。 加分项 发表过SLAM/定位/动态地图相关顶会论文（ICRA/IROS/CVPR）