职位描述：
1. 带领团队室外服务机器人产品中的SLAM算法研发；
2. 视觉 SLAM 算法研发与工程化落地，具体涉及传统CV特征、激光几何特征以及深度学习语义特征等设计实现及其他与定位方案的结合；
3. 多传感器融合定位，开发基于视觉、GPS/IMU、TOF等多传感器的通用融合定位框架；
4. 熟悉单目SLAM，双目SLAM，RGBD-SLAM框架，可以自研基于不同传感器的视觉定位框架，同时拥有三维重建的能力。
5. 研发基于HDMap 和 不基于HDMap的数据驱动定位算法，具体涉及基于深度学习的特征提取和匹配、end-to-end的定位算法、end-to-end的视觉/激光里程计、局部三维重建，3D建图等；
6. 对各个模块的标定比较熟悉，可以实现自动化标定，包括内参和外参的标定，达到量产的标准；
7. 与感知、规划、避障、底层软件、硬件平台等积极配合完成相关功能和联调。
岗位要求：
1． 熟悉3D视觉领域的基本算法，熟悉三维重建、视觉/激光SLAM，熟悉经典的SLAM框架（如：VINS系统、ORB-SLAM系列、DSO、COLMAP、LIO-SAM等）；
2． 熟悉图优化理论（如G2O、因子图优化等）以及常用的各种线性/非线性优化算法，熟悉kalman滤波算法，粒子滤波算法等；
3． SLAM或传感器融合等相关领域发表过高质量论文，或者无人车、无人机和机器人项目经验者优先；
4． 有基于深度学习的视觉定位特征研发经验者优先（如SuperPoint、SuperGlue、SegMatch等）；
5． 具有较好的编程能力，熟悉掌握C/C++、Python等编程语言，有Linux平台的开发经验，有较好的工程能力；
6． 熟悉Linux与ROS系统，具备ROS项目开发经验；
7． 有良好的沟通能力和团队合作能力，善于沟通，工作自主驱动，具备良好的问题定位分析能力。
8． 带领过团队，有产品落地的经验，有TOF SLAM 经验者优先