1、负责SLAM核心算法研发，包括视觉SLAM（如ORB-SLAM、VINS）、激光SLAM（如LOAM、LeGO-LOAM）或多传感器融合SLAM（视觉+IMU+LiDAR+GPS）的算法设计、开发与调试，实现无人机在复杂环境下的高精度定位与建图； 2、负责前端感知算法优化，包括特征提取与匹配、关键帧选择、回环检测等模块的性能提升，解决运动模糊、光照变化、纹理缺失等复杂场景下的算法鲁棒性问题； 3、负责后端优化算法实现，包括基于图优化的位姿估计（如g2o、Ceres Solver）、多传感器时空标定与数据融合，降低累积误差，提升定位精度与地图一致性；； 4、主导SLAM算法的嵌入式移植与优化，将算法模型转化为适用于机载嵌入式平台（如ARM、FPGA、GPU）的高效代码，针对算力限制进行算法裁剪、量化及并行加速（如CUDA、OpenCL），确保算法满足实时性要求； 5、开展算法仿真与实飞验证，使用Gazebo、AirSim等工具搭建仿真环境，配合飞控团队进行软硬联调，参与外场试飞，分析定位日志与建图效果，解决漂移、丢帧、地图畸变等问题； 6、编写算法设计文档、接口说明、测试报告等技术资料，遵循公司软件开发流程与编码规范，确保SLAM软件模块按时保质交付； 7、跟踪SLAM领域前沿技术（如语义SLAM、深度学习SLAM、多机器人协同建图），探索新技术在产品中的应用，提升无人机在复杂低空环境下的自主作业能力。

1、硕士学历，无人机、机器人导航定位算法、具身智能应用方面专业； 2、熟练掌握C/C++编程，精通嵌入式实时系统（RTOS）开发，熟悉UCOS、FreeRTOS或NuttX等操作系统； 3、熟练掌握C/C++编程，精通CMake等构建工具； 4、深入理解SLAM基础理论（如多视图几何、状态估计、图优化）； 5、熟悉OpenCV、PCL等计算机视觉与点云处理库。