地平线【Mono】自动驾驶泊车决策规划算法工程师

我们希望你是 2024年11月-2026年10月 期间毕业的 博士/硕士研究生 同时也是： 学术先锋：在国内外顶刊/顶会上发表过重要学术论文（包括但不限于NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等顶会或 IEEE Transactions 系列核心期刊） 竞赛达人：在国内外顶尖赛事中取得优秀成绩（包括但不限于RoboMaster、Topcoder、Codeforces、ACM-ICPC、RoboCup、Kaggle、Nips、Kdd） 实战高手：有自动驾驶、机器人、大模型基座，复杂Agent相关科研项目或实习经历（包括但不限于感知算法优化、决策模型开发,复杂多Agent的搭建等） 同频共振：理性务实、敢想敢干、渴望成功、乐观激进、聪明自省 工作内容 1.面向L4业务的行泊车场景，开发高精度、高可靠性的定位与建图算法，包括但不限于在高精场景，轻图场景，端到端场景下解决相关cornercase问题；针对车载计算平台特性，优化算法性能与资源占用，提升系统实时性与鲁棒性。 2.参与多传感器（GNSS/LiDAR/IMU/轮速/视觉等）融合定位和建图算法设计和迭代优化。 3.参与在线语义地图构建、数据挖掘、云端模型、4dlabel等算法研发。 4.参与基于GNSS， IMU等传感器多场景下的实时车道级绑路、偏航算法，基于深度学习的地图匹配，航位推算等算法研发。 5.负责激光、视觉以及语义信息的三维重建、SLAM算法研发。支撑众包地图产线研发和量产落地，提升众包建图有效率。

1. 负责城区及高速驾驶行为决策、路径规划算法开发 2. 负责强交互场景精细化的横纵联合branching博弈算法开发 3. 负责规控算法的仿真评测和实车测试，并协助在嵌入式量产平台进行算法实现 4. 遵循最佳系统工程和软件工程实践，配合开发流程和团队协作，确保研发效率和产品质量。

1.参与纯视觉以及多传感器融合算法设计和开发； 2.参与动态障碍物、通用障碍物的检测、跟踪和识别算法设计和开发； 3.负责端侧计算平台下的性能优化，业务项目中的持续迭代和交付。

我们诚邀具有扎实技术功底和创新精神的多源融合定位工程师/专家加入团队，共同研发高精度、高鲁棒性的定位与导航系统。您将围绕 GNSS+IMU 组合导航 及 视觉 SLAM（V-SLAM）等多源融合技术展开工作，参与从算法设计到系统落地的全流程研发，为自动驾驶、机器人、无人机等前沿应用提供核心技术支撑。 主要职责 ● 设计、实现并优化基于 GNSS 与 IMU 的组合导航算法及系统，实现高精度惯性导航解决方案； ● 开发、集成并优化视觉 SLAM（V-SLAM） 算法，实现实时定位与环境地图构建； ● 针对多源传感器（GNSS、IMU、相机、激光雷达等）进行 数据融合、滤波与误差建模，提升系统精度与稳定性； ● 参与传感器标定、系统集成及性能验证，优化软硬件协同效果； ● 开展性能评估与问题分析，制定并实施改进方案； ● 撰写技术文档，输出研发报告，分享研究成果与技术趋势； ● 与跨团队成员（硬件、感知、控制等）紧密合作，推动项目落地。