大疆高级多源信息融合算法工程师
任职要求
1. 传感器融合方向硕士或以上学历，在相关行业有4年以上从业经验 2. 有状态观测器设计与应用经验，如鲁棒奉观测器、最优观测器、多模型观测器等在真实系统上 的实现，熟悉ESKF、VIO等算法 3. 理解IMU、磁力计、GNSS、视觉传感器等工作原理，具有相关传感器标定算法实现经验 4. 熟悉基于嵌入式系统的C/C++算法实现及优化； 5. 追踪学术前沿，具备较强的学习能力，乐于接受新事物和新挑战。 加分项： (a）熟悉机器人行业，对业界实际面临问题有一定的认识和考虑； (b）具有视觉融合、SLAM领域开发经验，有产品落地者优先。
工作职责
1. 研发基于视觉、GNSS、IMU等多传感器的VIO、GVIO等紧组合算法，并落地产品； 2. 研发传感器校准算法、故障诊断与隔离算法和自动化测试系统； 3. 研发基于视觉等多传感器语义，并落地产品。
1. 参与/主导手机智能搜索系统的设计与开发，优化查询理解、查询改写、召回、排序等核心模块，提升搜索准确性和响应速度； 2. 应用大规模机器学习模型，解决手机端搜索场景下的多模态数据处理问题，包括文本、图像、语音等多源信息融合； 3. 探索大语言模型等前沿技术，预研Agentic RAG等前沿技术，打造更智能的搜索体验。
1. 参与/主导手机智能搜索系统的设计与开发，优化查询理解、查询改写、召回、排序等核心模块，提升搜索准确性和响应速度； 2. 应用大规模机器学习模型，解决手机端搜索场景下的多模态数据处理问题，包括文本、图像、语音等多源信息融合； 3. 探索大语言模型等前沿技术，预研Agentic RAG等前沿技术，打造更智能的搜索体验。
1. 针对蚂蚁国内外信贷金融业务发展需求，结合大模型升级信贷风控模型体系，包括：额价智能决策、评级、画像、价值模型等； 2. 协同业务及政策团队抽象小微金融场景中的关键问题，设计大模型驱动的解决方案，推动大模型在信贷场景的创新应用； 3. 深入理解信货业务模式，结合小模型的决策精准度问题，设计与客户交互的实时信贷决策方案，提升人维度的客户体验； 4. 搭建多源信息风控特征池，利用大模型、深度学习、机器学习等方法解决信贷场景的实际问题； 5. 参与和探索前沿算法在信贷智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于大模型、知识图谱、GraphML、多模态识别、AutoML,、运筹优化等方向。
1. 针对蚂蚁国内外信贷金融业务发展需求，负责设计和完善信贷风控模型体系，包括反欺诈、信用评分、价值模型等； 2. 深入了解信货业务模式，通过多源信息深挖完善风控特征池、引领机器学习算法的创新应用，解决蚂蚁信贷场景的实际问题； 3. 参与和探索前沿算法在信贷智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于知识图谱，GraphML，多模态识别，AutoML等方向； 4. 协同业务及政策团队进行业务问题抽象，推动模型技术在业务场景中的应用，并持续推动优化模型算法及性能。