哈啰定位算法工程师-【自动驾驶】
任职要求
1.本科及以上学历，专业方向包括计算机、软件、自动化、汽车、模式识别、机械、电子等理工科，工作经验不小于1年； 2.精通摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU等常见自驾传感器的原理及特点，熟悉车辆运动学和动力学； 3.熟悉GNSS组合惯性导航的原理，有相关产品的使用经验； 4.熟悉Li SLAM/viSLAM/SFM/Multiview Stereo基本原理，熟悉车辆运动学…
工作职责
1. 定位设备的功能定义、选型与标定； 2. GNSS、IMU、视觉、Lidar多源定位算法的设计与优化； 3. Lidar及视觉的SLAM建图及矢量化，轻图构建。
结合多源数据，打造高精度、高可靠性、低延迟的自动驾驶定位系统。包括但不限于： 1、结合业界前沿技术，如3D视觉、SLAM等，研发基于多源数据融合的定位算法，并负责将算法落地到自动驾驶汽车上 2、基于海量数据，打造自动化的定位数据闭环系统，提高系统迭代的效率和算法的泛化性 3、联合硬件、系统等团队，充分挖掘GNSS、IMU、里程计、视觉等传感器潜能，突破定位精度上限。
1、开发基于深度学习方法和传统优化方法的众包建图算法； 2、搭建高性能、高并发的建图系统，进行车端和云端部署验证； 3、参与算法工程化及调试，跟进量产实际问题。 【课题名称】 基于众包数据的大规模建图算法 【课题内容】 基于大规模用户回传的传感器数据，基于最新的深度学习算法和传统的三维重建算法，实现高自动化率、高精度的建图算法。利用深度学习算法，解决传统优化算法中需要复杂调参和复杂规则的问题。
-业务测试： -负责自动驾驶高精地图引擎及路径规划（Routing）相关测试，确保产品质量与稳定性； -设计并执行测试用例，覆盖核心功能及边界场景，保障测试全面性； -分析测试结果，快速定位问题，报告并跟进缺陷修复； -项目管理： -独立负责测试项目的规划、执行与管理，确保测试工作有序推进； -制定详细的测试计划和时间表，保障项目按时高质量交付； -团队协作与优化： -与开发团队紧密合作，推动测试流程优化与自动化，提升测试效率； -参与地图业务测试工作，提升测试覆盖率与精准度； -持续优化测试方法与工具，提高团队整体测试能力；
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。