哈啰融合定位算法开发工程师

任职要求

1、学历与专业背景：硕士及以上学历，计算机、自动化、导航工程、测绘等相关专业优先，接受本科（需3年以上相关经验）。
2、技术能力：
2-1、算法基础：精通卡尔曼滤波、粒子滤波、非线性优化理论，熟悉SLAM/VIO框架（如ORB-SLAM、VINS）及开源工具（GTSAM、Ceres）。
2-2、编程技能：熟练掌握C++/Python，熟悉ROS/APOLLO框架，具备嵌入式系统开发经验（如Linux/QNX）。
2-3、传感器知识：熟悉IMU、GNSS、激光雷达等传感器特性及标定方法。
3、项目经验：需2年以上自动驾驶定位算法开发经验，主导或参与过融合定位模块的量产项目，熟悉高精地图数据格式（如NDS、OpenDRIVE）及多源数据融合实战。
4、数学与工程实践能力：扎实的概率统计、多视图几何基础，能独立完成算法建模、仿真（Matlab/Simulink）及工程优化，具备功能安全（ASPICE）开发流程经验者优先。

工作职责

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。