无人配送/机器人算法工程师

1. 负责机器人导航定位算法研发，包括卫星导航、视觉或激光SLAM、组合导航； 2. 负责机器人视觉建图与渲染、全局视觉定位算法研发，包括视觉特征检测与匹配、相机姿态估计、多视几何重建、稠密点云重建、神经场渲染； 3. 负责机器人控制、规划与调度算法研发； 4. 负责机器人算法在嵌入式平台加速与优化； 5. 负责机器人无线通信算法研发； 6. 负责机器人电机驱动算法研发； 7. 负责低空物流无人配送领域机器学习、数据挖掘、仿真建模算法研发； 8. 负责将AI工具与方法应用于算法研发全流程，提升开发效率与解决方案的智能化水平。 【任职要求】 通用要求 1.数学、物理、计算机软件、机器人等专业背景； 2.掌握C/C++、Python、Java等编程语言、配套工具，掌握数据结构、算法知识； 3.扎实的数学功底、编程功底，良好的编程习惯、算法设计、实现能力； 4.机器人/交通/配送/控制等领域项目经历，顶会顶刊发表过论文者优先。 低空物流 1.机器学习算法、数据挖掘、仿真建模等背景； 2.有物流配送领域应用调优经验。 无线通信 1. 熟悉4G/5G物理层协议、WI-FI5/6协议或其他通信系统协议； 3.有SDR开发经验，如USRP/FPGA开发和使用经验。 4.熟练运用AI辅助工具（如代码生成、数据分析、模型调优等）进行算法开发与优化。 机器学习 1.熟悉常见统计机器学习算法，有计算机图形/图像学、自动驾驶等背景； 2.数据合成、对抗生成、小样本学习等经验更佳。 ​ 规划调度 1.熟悉交通/物流领域运筹优化算法，或机器人决策/路径/轨迹规划算法，或机器学习算法。 三维重建/全局视觉定位 2.熟悉三维重建相关算法，如sfm、mvs、nerf等；了解点云、体素、mesh数据处理； 3.了解MapLab、ColMap、OpenMVG等地图系统； 4.熟悉摄像机姿态估计算法，如特征检测匹配、图像搜索、RANSAC、PnP等； 5.了解VINS、ORB-SLAM、OpenCV等常用开放工程工具。 ​ 激光SLAM 1.熟悉激光SLAM开源算法原理特性，如fast-lio、LOAM、LeGO-LOAM等； 2.深入理解优化算法，如kalman filter、nonlinear optimization。 视觉SLAM 1.熟练掌握视觉基础，有视觉slam算法研发经验。 卫星/组合导航 1.熟悉INS、GNSS定位理论、状态估计算法，理解RTK、VRS、PPP-RTK、完好性监测等； 2.掌握优化算法或深度学习算法。 控制算法 1.有数理、力学、计算机基础，熟悉经典/现代控制理论或机器学习算法； 2.掌握信号处理、数据分析算法。 算法部署 1.熟悉计算机视觉算法，了解深度学习原理、模型量化、剪枝算法； 2.了解并行加速基本原理，有高性能计算优化项目经验优先；有国内外编程比赛获奖经历者优先。