1. 负责多源融合定位算法的研发与优化，包括 IMU、轮速计、RTK、视觉、激光等传感器的紧/松耦合融合 2. 设计并实现定位精度与鲁棒性提升方案，针对复杂场景（遮挡、信号干扰、快速运动等）进行专项优化 3. 参与定位算法在嵌入式平台的部署与性能调优 4. 调研前沿融合定位技术，跟踪学术界与工业界最新进展

1. 导航工程、自动化、控制科学与工程、机器人等相关专业硕士应届毕业生 2. 扎实的定位/状态估计理论基础，熟悉卡尔曼滤波、因子图、图优化等方法 3. 熟悉 Ubuntu/Linux 开发环境，精通 C++ 4. 有 SLAM、惯性导航、RTK/GNSS 定位或多传感器融合相关项目或论文发表经验 三、加分项 1、熟练掌握GNSS/RTK、IMU、激光、视觉多传感器融合定位核心方案，有紧耦合融合算法落地、调试及精度优化实战经验。 2、熟悉主流SLAM算法框架及开源定位工程，精通g2o、ceres等图优化工具，有室外机器人定位、建图、状态估计项目实战经验。 3、具备定位算法嵌入式部署、性能调优经验，熟悉算法轻量化、时延优化、功耗优化，有机器人车载/嵌入式平台算法落地经验优先。 4、擅长复杂室外场景定位优化，针对遮挡、弱纹理、剧烈运动、多干扰环境有成熟的定位鲁棒性优化方案与项目积累。 5、在多传感器融合、机器人定位、SLAM领域有顶会/期刊论文、发明专利、软著等成果，或参与过国家级、省部级相关科研项目者优先。