字节跳动多传感器融合算法工程师-PICO
任职要求
1、硕士研究生及以上学历，计算机、电子、自动化等相关专业； 2、熟悉视觉SLAM算法原理（VSLAM、VIO、RGB-D SLAM等），至少精通一种主流的SLAM开源系统，有相关项目经验； 3、熟悉OpenCV、Eigen、G2o、Ceres等数学计算库，熟练掌握C/C++，有较强的代码实现能力； 4、熟悉任意主流的深度学习框架，有一定的…
工作职责
1、负责多传感器（视觉、IMU等）融合方面空间定位算法的研发工作； 2、研究Transformer、卷积网络（CNN）等深度学习模型在多传感器融合中的应用； 3、负责算法在实际基于移动平台产品中的优化和落地。
1、负责XR场景下人机交互相关视觉感知算法的研发与工程落地工作，包括但不限于眼动追踪技术、情绪感知技术等方向； 2、基于深度学习方法进行模型设计、训练与评测，持续优化算法在真实设备上的鲁棒性、时延、功耗与体验指标，推动移动端/嵌入式侧部署（如量化、剪枝、加速与性能调优）； 3、参与数据与评测体系建设：数据采集与清洗、自动/半自动标注、合成数据（仿真/渲染）、建立可复用的数据闭环与指标体系； 4、与产品、交互、硬件、系统软件等团队协作，推进算法在端侧应用落地；参与关键技术方案评审、问题定位与迭代优化； 5、探索多模态交互在XR场景的融合应用，研究多模态信息的对齐与融合（时空对齐、语义融合、置信度建模等），并参与原型系统验证。
1.负责车道级定位模块的端上部署、车道级定位引擎的开发与维护； 2.优化定位引擎的运行效率与稳定性； 3.分析并解决实际量产交付过程中遇到的问题，保障量产项目稳定交付
-负责Lidar、Camera、Radar等传感器障碍物感知结果的关联、跟踪及相关障碍物属性的研发工作 -负责障碍物状态估计，对多传感器感知结果进行融合，如进行卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等算法开发 -负责障碍物速度属性的研发 -负责对研发算法进行一定程度的自测验证，例如进行必要的数据挖掘工作、验证框架与度量指标的研发工作等
1. 开发并优化货架容器 2D/3D 识别、定位与姿态估计算法，输出高鲁棒抓取位姿。 2. 机械臂运动学/动力学建模及逆解求解；轨迹规划与实时优化算法，抓取策略及柔顺控制算法开发。 3. 研发手眼标定、闭环视觉伺服与多传感器融合算法。 4. 引入并部署基于Autoregressive/Diffusion Models/VLA的端到端具身智能模型（如 RT series、π0、octo）。 5. 探索 Diffusion Policy、Imitation Learning、Reinforcement Learning等前沿方法，实现从视觉到动作的自监督或弱监督学习。 6. 搭建大规模数据采集、自动标注和自回放管线（Data Flywheel），持续迭代模型并进行线上 A/B 性能监控。 7. 与运动控制、系统集成团队密切协作，完成算法量化部署、边缘推理加速及实时监控告警。