深度参与从零开始设计和搭建高性能、完全自主可控的机器人自主定位导航系统。 核心职责 1.参与定位导航核心系统开发 深度参与新一代SLAM（激光/视觉/多传感器融合）、里程计、地图构建与重定位、运动规划等核心系统的从0到1开发过程。 负责具体模块的详细设计、接口实现与集成测试。 核心目标是替代开源依赖：深入理解并动手实现关键算法组件，逐步替换对开源定位导航库（如Cartographer、LOAM系列、VINS/ORB-SLAM系列等）的核心依赖。 2.实现与优化核心算法模块 围绕机器人定位导航，在以下任一方向负责关键算法的设计、实现与优化： ●激光方向：点云滤波与特征提取、扫描匹配（如ICP及其变种）、闭环检测等； ●视觉方向：多视图几何、视觉里程计与VIO、特征跟踪与回环等； ●融合定位方向：多传感器（LiDAR/相机/IMU/GNSS）时间同步与时空标定、融合状态估计（滤波/因子图优化）等； ●规划方向：全局路径规划、局部避障与轨迹优化等； ●端到端方向：基于模仿学习/强化学习的端到端导航策略（如VLA/VLN类）的训练、部署与性能优化； ●三维重建与深度学习方向：稠密建图与三维重建、开放词汇感知与语义地图、学习类定位算法等。 对分配模块进行性能分析和极致优化，包括计算复杂度降低、内存访问优化、多线程并行化（如使用OpenMP）等。 协助解决大场景、动态环境下的定位鲁棒性问题。 3.构建高实时、可靠的软件模块 编写符合部门规范的高质量、可维护、可测试的C++生产代码。 设计和实现满足实时性要求的传感器数据处理流水线子模块。 编写详细的设计文档、单元测试和集成测试用例，确保代码质量。 4.跨组协作与技术支持 理解整体架构设计并在具体实现中贯彻其意图。 与团队内其他工程师协作，进行代码审查，共同提升代码库质量。 为算法在真实机器人平台上的部署、调试和问题排查提供技术支持。

1.招聘对象：2027届本科及以上学历毕业生。 2.专业要求：理工科相关专业，计算机、软件工程、人工智能、智能科学与技术、自动化、机器人工程、电子信息、通信、测绘（含摄影测量与遥感）、数学（含统计）、航空航天（导航制导与控制）等专业优先。 3.英语水平：通过国家四级。 4.综合素质：对技术有强烈的好奇心和钻研精神，学习能力强；自驱力强、独立自主——习惯主动发现问题、深挖根因，而非等待任务指派，能在无人监督时把模糊问题拆解清楚并持续推进到解决。具备出色的逻辑思维、批判性思维和解决问题能力，善于分析调试；对结论——无论来自AI工具、文档还是他人经验——保持独立判断，先验证、后采信。良好的团队沟通和协作精神，责任心强；追求代码的优雅、性能和可靠性，具备工程师的匠心；必须具有强烈的动手意愿和能力，对自己交付的每一行代码负最终责任。 5.技能要求：优秀的C++编程能力，具备良好的线性代数、概率论、优化方法基础；在激光SLAM、视觉SLAM/VIO、GNSS与多传感器融合、路径规划、三维重建、深度学习等方向中，任一方向有扎实基础或项目实践经验即可。