哈啰高精度地图开发工程师

1,车端自动驾驶时空数据模块设计与开发 ：参与自动驾驶车辆时空数据模块的整体架构设计，依据项目需求和技术规划，制定合理的时空数据数据结构、存储方式和处理流程。运用 C++ 等编程语言进行高效、稳定的代码编写，实现时空数据数据的加载、解析、更新和管理等功能，保障时空数据模块在车端有限硬件资源下稳定运行。 2,模块集成与测试 ：与自动驾驶系统其他模块（如感知、规划、控制等）集成，确保时空数据模块与其他模块间数据交互和协同工作。制定测试计划和用例，使用 C++、python、shell 开发自动化测试工具，对时空数据模块进行全面测试和验证，涵盖功能测试、性能测试、稳定性测试等，及时发现解决潜在问题。 3,持续优化与改进 ：依据实际测试和应用反馈，持续优化改进车端时空数据模块，提升时空数据处理效率、更新速度和数据质量。关注行业最新技术和发展趋势，引入新算法和方法，推动自动驾驶时空数据技术创新升级。

1、多传感器融合定位算法开发。研发基于GPS、IMU、激光雷达、摄像头等多传感器的融合定位算法，设计实时定位框架（如SLAM、VIO），优化高精度地图与传感器数据的时空对齐与融合策略，提升复杂场景（如隧道、城市峡谷）下的定位鲁棒性。 2、高精度定位算法优化与评测。针对量产需求，开发低成本的车规级定位模块，优化卡尔曼滤波、粒子滤波、图优化等算法性能，解决定位漂移、极端天气下的失效问题，并通过仿真工具（如CARLA）和实车测试验证算法精度与实时性。 3、复杂场景定位解决方案设计。研究多传感器联合标定与质检算法，开发动态环境下的自适应定位策略，例如结合语义地图或深度学习模型（如BEV感知）增强定位系统的场景理解能力。 4、系统集成与功能安全适配。与感知、规划控制团队协作，完成定位模块的嵌入式部署（如TensorRT加速），确保算法符合功能安全标准（ISO 26262），并支持量产项目中的调试与迭代优化。

1.为导航规划、地图渲染、高精度定位和地图数据编译等高德核心服务端系统进行全面的质量保障和测试体系建设； 2.设计并执行综合测试方案，确保高复杂度地图业务系统的质量和可靠性； 3.通过多种创新技术手段（如LLM、图像识别等）实现高度自动化的测试方法，通过持续集成/持续交付体系建设实现高效率、高质量的产品研发和交付流程。

1、负责城区复杂交通场景下的在线建图算法开发工作，对来源于感知输出的车道线、红绿灯、交通标志等元素进行局部的矢量与拓扑地图构建； 2、负责在线地图与离线地图的融合开发工作，将行业内的多源地图如：HDMap、LDMap、SDMap等与在线地图进行融合，生成全局导航地图； 3、结合实际业务需求，对在线建图算法进行针对性的设计和优化，提升算法在地图精度、实时性、鲁棒性等方面的性能表现，以满足智能驾驶车辆在城区环境下的高精度地图需求。