文远知行SLAM算法工程师
任职要求
• 计算机、自动化、电子工程、导航工程、地理信息系统、遥感、测绘等相关专业本科及以上学历，硕士及以上优先 • 良好的数学、算法基础以及编程经验，熟悉C++或Python • 熟悉Linux系统环境下的操作和开发 • 能够在充满未知因素和快节奏的环境中工作，结果导向 • 踏实勤奋、积极主动、好学上进，有团队合作精神 • 逻辑清晰，具有良好的表达与沟通能力 • 有高水平会议、知名期刊论文发表者优先 • 有自动驾驶、机器人、无人机背景者优先 具有下列至少一项背景或经验，有多项匹配者优先： • 导航定位，基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配 …
工作职责
公司介绍： 文远知行（WeRide）成立于 2017 年，是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司，致力于“以无人驾驶改变人类出行”，已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营，累积自动驾驶里程超1600万公里，应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫，形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵，提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略，文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首，已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系，包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等，不断为人类出行提供更多新选择。 文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师，也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中，你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起，互相激励、脑力碰撞，为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。 对有抱负的工程师，还有什么比这更有意义的呢？我们虚位以待，真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们！ 更多信息请访问：http://www.weride.ai，或关注官方微信号：文远知行WeRide 高精地图和定位团队介绍 如果将无人车和人脑类比，高精地图和定位系统大致对应于后者中掌管空间记忆、感知和定位的部分。它的使命是为无人车提供翔实准确的道路3D几何和语义信息，让无人车对行驶环境了如指掌，从而在其中行动自如，我们同时还负责提供高速、精准的3D定位，让车辆每时每刻都知晓当前的精确位置。高精地图和定位在无人车技术栈中占据着非常重要的位置，感知、规划、控制、仿真等各大模块都要依赖它提供的道路环境以及车辆位置的信息对周围世界进行理解，做出正确的决策。文远知行的高精地图和定位团队和公司一起成长，完全自主构建了大规模高精地图，覆盖中美多个城市超过3000公里道路，提供精确达厘米级的3D结构数据以及车道线、交通信号等大量语义信息。自行研发的定位技术，基于激光雷达、相机、卫星及惯性导航等多传感器融合，能提供实时的厘米级定位，成功实现了在暴雨中自动驾驶穿越1.5公里长隧道。 在人工智能的应用中，高精地图和定位是比较独特的。我们知道，计算机视觉作为人工智能的重要分支，其核心问题分为语义理解和几何理解两大类，前者以解析图像中物体或场景的语义信息为目的，后者的目标则是重构3D场景以及对物体进行3D定位。在高精地图和定位系统中，恰恰这两大类技术都有着非常关键的应用。除此之外，我们还是高精度卫星、惯性导航等硬件的重度用户，多模态信号处理和融合更是我们的核心技术之一。因此，这是一个多学科高度综合的应用，无论你精通深度学习等机器学习技术，还是专攻3D重建、SLAM，又或是信号处理、多传感器融合高手，这里都有你一展身手的广阔空间。同时，我们致力搭建大规模、高可用的高精度地图系统，大数据和全栈开发的编程精英同样能找到用武之地。 定位算法工程师 北京或广州或深圳 与地图及定位系统相关的，基于相机、lidar、GNSS、轮速计、IMU等多种传感器的各种智能算法的研发。工作涉及但不限于：多传感器融合建图和定位算法开发、传感器校准、点云数据处理、地图元素自动识别和智能标注等。
主要职责： （图像识别 三维重建经验 51word toC 袋鼠 数字孪生 新能源汽车） 1. 三维建模技术研究，包括NeRF建模、可微分几何建模、3D Gaussian Splatting建模算法等； 2. 负责非限定场景下的高精度相机位姿估计研究，包含COLMAP算法、SLAM算法等； 3. 负责3D Diffusion相关技术研究，包括多模态3D AIGC、材质生成等； 4. 负责隐式三维模型编辑相关技术研究，包括模型压缩、材质&光照解耦、显式&隐式模型融合等。 5. 负责通过人工智能的方式，提升过程效率和自动化程度，降低人工参与的成本，参与其他相关业务的 AI算法研发、数据处理、模型训练、模型调优和训练流程自动化;
1、负责研发图像及点云数据的室内、室外等多场景的高质量三维重建算法 2、负责3d算法研究和落地，包括但不限于深度估计、SLAM、MVS、SFM、Nerf、3dgs等 3、负责隐式三维模型理解、生成、编辑相关技术的研究和探索
岗位职责 • 架构设计：主导MR地图重建系统的架构设计与实现，对其高精度、高效率、稳定性、可扩展性等负责。 • 技术攻关：结合 SLAM、SFM、MVS 等重建技术，推进大型场景重建、多传感器融合、实时动态重建等能力。 • 代码实现：编写关键模块核心代码，对算法进行优化迭代，确保系统在高精度重建产出结果的质量与效率。 • 团队协作：接手并优化项目，与数据采集、算法引擎、内容渲染等团队密切协作，制定高效的系统集成策略。 • 技术标准：参与方案评审、代码审查，确保技术实现符合行业最佳实践与标准，推动高质量交付与服务。 • 前沿创新：跟踪行业新技术，探索 AI 融合的地图重建解决方案，持续优化系统和技术栈并应用于产品中。
1. 基于 NVIDIA Isaac 的仿真平台开发 ‒ 搭建和维护基于 NVIDIA Isaac Sim 的机器人仿真系统，支持多种机器人类型（例如移动机器人、机械臂、无人车等）。 ‒ 利用 NVIDIA Omniverse 技术，构建高保真的虚拟环境，模拟物理特性（如动力学、传感器特性、碰撞检测等）。 ‒ 开发和优化 Isaac Sim 中的自定义扩展模块，满足项目需求。 2. 环境建模与场景构建 ‒ 使用 NVIDIA Omniverse 和其他建模工具（如 Blender、Maya）创建逼真的仿真环境和场景。 ‒ 配置和调试虚拟传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）以模拟真实硬件行为。 ‒ 构建动态交互场景，用于测试机器人在复杂环境中的性能。 3. 机器人控制与算法验证 ‒ 在仿真环境中集成和测试机器人算法（如SLAM、路径规划、运动控制）。 ‒ 验证和优化机器人感知算法（如视觉检测、环境感知）在高保真模拟环境中的效果。 ‒ 通过仿真结果分析算法性能，为实际机器人实施提供支持。 4. 系统集成与工具链开发 ‒ 与机器人硬件和软件团队合作，将仿真结果与实际机器人验证无缝对接。 ‒ 开发自动化测试工具和数据可视化分析工具，提高开发效率和数据洞察能力。 ‒ 集成 Isaac 与其他机器人框架（如 ROS/ROS 2）以支持全栈开发。 5. 研究与创新 ‒ 研究 NVIDIA Isaac 平台的最新功能和应用场景，将新技术引入仿真系统开发。 ‒ 跟踪机器人仿真领域的前沿技术（如物理引擎优化、AI 模型仿真、数字孪生技术），并应用于项目中。