文远知行感知算法工程师-视觉slam方向
社招全职地点：广州状态：招聘
任职要求
1、硕士或以上学历，计算机/人工智能相关专业，具备良好的英文文献检索和阅读能力； 2、具有扎实的数学基础，精通多视几何、计算机视觉、机器人等基础知识； 3、具有VIO/SLAM/SFM/3D视觉等算法开发和系统实现经验； 4、扎实的C/C++编程知识及熟练使用OpenCV/Eigen/G2O/Ceres/Pytorch/Mxnet等库； 5、强烈责任心及良好学习沟通能力，具备较好的团队合作精神； 6、(optional) 熟悉Lidar/Radar/Camera/GNSS/IMU/Encoder等传感器及其使用； 7、(optional) 熟悉深度学习在位姿/重建/地图等方面的算法和应用；
工作职责
1、开发视觉为主多传感器融合的标定系统、环境重建系统、定位融合系统 2、研究视觉为主的SLAM/SFM、3D视觉感知算法 3、工程优化，支持辅助驾驶和自动驾驶的规模量产；
包括英文材料
学历+
OpenCV+
https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/
At LearnOpenCV we are on a mission to educate the global workforce in computer vision and AI.
https://opencv.org/university/free-opencv-course/
This free OpenCV course will teach you how to manipulate images and videos, and detect objects and faces, among other exciting topics in just about 3 hours.
SLAM+
https://docs.mrpt.org/reference/latest/tutorial-slam-for-beginners-the-basics.html
[英文] SLAM for Dummies
https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/119149/16-412j-spring-2005/contents/projects/1aslam_blas_repo.pdf
A Tutorial Approach to Simultaneous Localization and Mapping
https://ouster.com/insights/blog/introduction-to-slam-simultaneous-localization-and-mapping
SLAM is an essential piece in robotics that helps robots to estimate their pose – the position and orientation – on the map while creating the map of the environment to carry out autonomous activities.
[英文] What Is SLAM?
https://www.mathworks.com/discovery/slam.html
How it works, types of SLAM algorithms, and getting started
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
C+
https://www.freecodecamp.org/chinese/news/the-c-beginners-handbook/
本手册遵循二八定律。你将在 20% 的时间内学习 80% 的 C 编程语言。
https://www.youtube.com/watch?v=87SH2Cn0s9A
https://www.youtube.com/watch?v=KJgsSFOSQv0
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in the C programming language.
https://www.youtube.com/watch?v=PaPN51Mm5qQ
In this complete C programming course, Dr. Charles Severance (aka Dr. Chuck) will help you understand computer architecture and low-level programming with the help of the classic C Programming language book written by Brian Kernighan and Dennis Ritchie.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
MXNet+
https://www.tutorialspoint.com/apache_mxnet/index.htm
Apache MXNet is a powerful deep learning framework that supports both symbolic and imperative programming.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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实习无人机业务部
1. 开发和优化基于多传感器（LiDAR/Camera/IMU/GNSS等）融合的标定、定位、建图和环境感知算法 2. 开发和优化全局规划器和局部规划器算法，提升机器人在复杂场景中的运行效率和稳定性； 3. 使用Sim2Real技术提升算法性能。
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1. 相机硬件的选型、调试和标定等相关工作； 2. 设计、开发和优化视觉算法和模型，以解决图像识别、目标检测、目标跟踪、图像分割等问题； 3. 开发和推进基于深度学习的单目深度拟合、双目立体匹配算法应用落地； 4. 调研和推进3D人体姿态估计算法、6D物体姿态估计算法的评估和应用； 5. 跟进基于深度学习的前沿视觉SLAM算法； 6. 负责视觉算法开发、调试、部署和落地；
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1．开发基于Lidar/Camera/IMU/GNSS等多传感器融合的标定、定位、建图算法； 2．开发基于Lidar/Camera的高程图、地形重建、环境感知算法； 3．开发基于四足/人形机器人的全局规划器、局部规划器算法； 4．负责机器人自主导航、巡检功能调试及落地应用； 5．输出方案设计、模块和版本发布等相关文档； 6．持续优化产品标准化程度与可服务性，提升项目交付效率和稳定性；
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自动驾驶视觉算法高级/资深工程师（占据网络） 1、车载视觉感知算法以及端到端算法方向，用于车端高阶辅助驾驶功能。 2、侧重视觉BEVNet以及Lidar感知，包含但不限于检测、分割、深度估计等任务。 3、负责障碍物感知模型车端交付。 4、负责障碍物感知用户车数据闭环，大模型数据挖掘，视觉3D重建Autolabel。 5、负责自驾感知Foundation Model，World Model E2E仿真和数据生成。
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