商汤IAG-智能驾驶-SLAM算法工程师
任职要求
1、熟悉C/C++编程，熟悉Linux/ubuntu环境编程，熟悉常用的eigen、opencv等库的基本使用； 2、掌握多传感器融合EKF、ESKF等融合定位算法、了解VINS、ORB-SLAM等经典的视觉SLAM算法； 3、了解汽车和机器人常用的传感器如轮速、相机、激光雷达、GNSS、IMU等基本知识； 4、深度参与或研究过一种以上多传感器融合定位算法、SLAM定位建图算法开发工作； 5、熟悉视觉SLAM前端特征如orb、super-point、aslfeat、SOLD2等一种或多种视觉特征； 6、参与过自动驾驶行、泊相关SLAM相关量产项目者优先； 【加分项】 1、熟悉深度学习模型训练与优化，具备PyTorch等框架使用经验； 2、了解3D高斯溅射（3DGS）技术，具备3D场景重建与生成经验； 3、了解大模型生成3D场景技术，具备相关项目经验； 4、熟悉端到端自动驾驶架构，具备相关开发经验。
工作职责
1、基于相机图像特征、IMU、轮速、感知语义的SLAM定位建图算法开发； 2、建图和定位相关测试问题分析、短线和长线解决方案的制定并推进解决； 3、定位建图模块的指标迭代，稳定性提升，corner case解决和精度指标优化； 4、配合上下游分析SLAM相关问题，协同上下游一起完成SLAM算法项目。
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。
1、可视化界面开发： a.设计并实现高性能、高保真的图像/视频流实时显示模块（支持多路摄像头输入）； b.开发感知结果显示组件（如：2D/3D目标检测框、车道线、可行驶区域、点云渲染、轨迹预测等），确保渲染准确、流畅； c.构建实时性能监控面板，直观展示系统状态、资源占用、算法指标等关键数据（图表、仪表盘等）； d.实现人机交互 (HMI) 控件：包括但不限于地图操作（缩放、平移、视角切换）、时间轴控制、场景选择、图层管理、视图切换等； e.开发数据录制与回放控制功能按钮及状态指示界面； 2、交互与用户体验： a.设计并实现流畅、直观的用户交互逻辑，提升工程师的操作效率和工具易用性； b.确保界面响应迅速，尤其在处理大规模实时数据流时保持良好的性能； c.关注用户反馈，持续优化工具链的用户体验； 3、工程化与协作： a.使用现代前端框架和最佳实践进行模块化、组件化开发，保证代码质量和可维护性； b.与后端工程师紧密协作，定义高效的数据通信接口 (API/WebSocket)，确保前后端数据流稳定可靠； c.与算法工程师、测试工程师、产品经理有效沟通，理解需求并将其转化为技术实现； d.编写清晰的技术文档和接口文档； 4、性能与可靠性： a.优化前端渲染性能，解决大数据量、高频率更新带来的性能瓶颈； b.确保工具链的高可靠性和稳定性，特别是在长时间运行和数据录制场景下； c.开发必要的测试用例，参与前端自动化测试建设；
1. 负责自动驾驶泊车场景中，基于视觉、超声、IMU、轮速等多种传感器的感知融合算法研发工作； 2. 负责基于多传感器的Freespace区域融合、边界生成以及动态障碍物处理工作； 3. 负责车位融合工作，包括车位的跟踪、优化、属性判定等工作； 4. 负责融合算法在产品线的部署优化与精度对齐工作，与共同完成量产项目的交付。
1. 城区功能规划算法开发与优化： 负责智能驾驶车辆在城区复杂交通环境下的规划算法开发与优化工作，重点聚焦于 C - NOP（城市导航辅助驾驶）功能，确保车辆在城区道路能够实现安全、高效、舒适的自动驾驶。 深入研究城区交通场景的特点和需求，包括但不限于路口转弯、变道超车、跟车行驶、交通信号灯识别与响应等，设计合理的规划算法架构，实现车辆在各种场景下的最优路径规划和行为决策。 基于大量的实际交通数据和模拟场景，不断优化规划算法，提高算法的准确性和鲁棒性，以应对城区多样化的交通状况和复杂的道路环境，确保车辆在不同工况下都能做出正确的行为决策。 2. 团队管理与技术指导 作为城区功能开发团队的leader，带领规划算法团队完成项目目标，制定团队的工作计划和任务分配，合理安排团队成员的工作，确保项目按时、高质量交付。 为团队成员提供技术指导和支持，帮助解决算法开发过程中遇到的技术难题，提升团队整体技术水平和研发能力，促进团队成员的技术成长和职业发展。 组织团队内部的技术交流和分享活动，鼓励团队成员之间的合作与创新，营造良好的团队氛围，提高团队的凝聚力和战斗力。 3. 跨部门协作与沟通 与感知、预测、控制等其他智能驾驶团队紧密合作，确保规划算法与各模块之间的无缝对接和协同工作，共同推动城区功能的开发和优化。 与产品、测试、质量等部门保持密切沟通，了解产品需求和市场反馈，根据测试结果和用户意见及时调整和优化规划算法，确保产品满足用户需求和市场期望。