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高德地图高德-具身传感器专家-具身业务部

社招全职8年以上技术类-开发地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 8年以上传感器系统/感知硬件相关经验;有机器人、自动驾驶/ADAS、无人系统或智能硬件量产经验优先。
2. 深入理解至少两类传感器(视觉/深度/LiDAR/毫米波/IMU/GNSS等)的原理、误差来源、工程约束与量产一致性问题。
3. 具备传感器标定与时间同步经验:相机/IM…
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工作职责


1. 传感器系统方案与架构(面向导盲场景)
    负责整机传感器系统设计:相机/深度相机/激光雷达/毫米波雷达/超声/IMU/GNSS(按产品定义)等组合方案与指标预算(FOV、分辨率、帧率、测距、延迟、功耗、成本)。
    输出并维护传感器相关ICD:物理安装位姿、标定参数、时间同步、数据格式、带宽预算与容错策略。
2. 选型、评估与供应风险控制
    主导关键传感器选型与竞品对标,建立评估方法(室内外、弱光/强光、雨雾、反光/玻璃等)。
    与供应链/SQE协同推动关键传感器供应保障:第二供应源、寿命/EOL管理、批次一致性与来料标准。
3. 标定与校准体系(量产可落地)
    负责标定方案设计:内参/外参、IMU标定、多传感器融合时延标定;定义产线可执行的校准流程、工装需求与验收标准。
    建立标定质量监控与追溯:标定参数版本管理、SN绑定、漂移监控与返修策略。
4. 数据质量与算法协同
    与算法/数据团队协作定义数据采集质量标准:曝光/运动模糊、点云质量、IMU噪声、时间戳一致性、失真与异常检测。
    支持感知与融合算法问题定位:现场问题复现、根因分析(传感器/安装/同步/驱动/算法)与整改闭环。
5. 可靠性、环境适应与法规/合规支持
    推动传感器在温度、震动、雨雾、尘土、强光等环境下的可靠性验证与防护设计建议(加热、防水防雾、透光件材料等)。
    支持相关合规要求(如激光安全等级、无线合规等,视选型而定)。
包括英文材料
自动驾驶+
算法+
相关职位

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社招6年以上

产品战略与规划: 定义并落地高德具身业务0-1产品战略、形态及演进路线,结合市场趋势、用户需求和前沿技术; 洞察具身智能前沿,孵化创新业务场景,寻找蓝海和增长点; 产品设计与实现: 构建差异化产品竞争力,主导产品全生命周期(需求、设计、开发、上线)管理,确保快速迭代与高质量交付; 设计安全、高效、人性化的具身智能感知、决策、控制与交互解决方案; 建立数据分析体系,通过数据持续迭代优化产品功能和用户体验; 跟踪市场反馈和用户表现,快速响应并调整产品策略; 团队协作与整合: 构建并推动与多团队(算法、工程、硬件等)的紧密协作,高效整合内外部资源; 作为产品Owner,制定并宣导产品Roadmap,确保团队目标一致,激发士气;

更新于 2025-12-15北京
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社招6年以上设计-工业设计

职位描述: 1、负责具身机器人核心部件(如电机控制模块、传感器系统)的工艺设计与优化,确保工艺方案与嵌入式硬件/软件需求无缝衔接; 2、制定生产过程中的工艺标准和作业指导书,监控关键工序(如PCB焊接、自动化装配)的参数控制与质量稳定性; 3、主导工艺改进项目,通过实验分析(DOE)解决批量生产中的技术问题,提升良品率与效率; 4、协同研发团队,将AI算法对硬件的需求转化为可落地的工艺参数,缩短产品导入量产周期。

更新于 2026-01-29北京
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社招3年以上技术类-开发

1、负责系统级的需求分解、方案选型和技术指标定义,平衡性能、功耗、成本与可靠性; 2、负责主控制器和子系统控制器设计,包括SOC/MCU选型、评估,PCIe, MIPI CSI/DSI等外围核心电路设计,确保信号完整性和电源完整性; 3、构建多模态感知的硬件系统,包括视觉(RGB-D相机、事件相机)、LiDAR、IMU、触觉传感器等选型评估,设计传感器时序同步、数据采集与预处理电路,确保感知数据的高质量与低延迟; 4、设计整机电源架构,包括电池管理(BMS)、多路电源分配、高低压隔离与动力驱动; 5、负责电机(如伺服电机、无刷电机)驱动器的选型或设计,优化动力系统的效率、响应与热管理; 6、主导硬件系统的调试、测试验证与可靠性评估,解决复杂的电磁兼容(EMC)、散热和信号干扰问题; 7、与关键元器件供应商建立深度技术合作,推动定制化开发。

更新于 2026-01-22北京
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社招3年以上技术类-算法

我们是谁? 具身智能AI算法团队,致力于打造自主研发的机器人产品。我们正组建一支以AI技术为基石、汇聚多领域顶尖人才的全栈自研算法团队,目标是构建能够与物理世界交互、具备自主理解决策、自主行动的智能机器人 1、主导或深度参与VLA/LBM模型的架构设计、训练策略优化与多模态对齐机制研究,提升智能体在开放环境中的泛化与推理能力; 2、构建面向具身智能的空间计算系统,包括但不限于:3D场景理解、动态环境建模、跨模态空间表征学习、物理交互预测等; 3、探索基础感知技术(如多传感器融合、SLAM、NeRF、3D生成等)与大模型的深度融合,实现端到端的具身智能决策; 4、与机器人平台、仿真系统、产品团队紧密协作,推动算法在真实硬件或虚拟环境中的部署与验证; 5、跟踪并引领国际前沿进展,在顶级会议(如 NeurIPS, ICML, CVPR, ICLR, RSS, CoRL 等)发表高水平成果,构建技术壁垒。

更新于 2026-02-02北京