安克创新机器人传感器应用工程师（博士）
任职要求
1、博士学历，机器人、计算机、自动化、机械电子、应用数学、人工智能等相关专业。 2、扎实数学：李群李代数、非线性优化、概率滤波、图优化、三维几何。 3、编程语言：精通 C++17 / Python，熟悉 Linux、ROS/ROS2、Git、CI/CD。 4、算法经验：至少精通一种视觉或激光 SLAM 框架（VINS、ORB-SLAM、LIO-SAM、FAST-LIO、Cartographer 等）并有实际落地案例。 5、传感器实操：独立设计过 Camera-LiDAR-IMU 外参标定方案，能…
工作职责
1、 传感器系统：Camera、LiDAR、IMU、力/触觉、毫米波、RGB-D 等选型、建模、标定、同步与性能评测。 2、感知算法：视觉/LiDAR SLAM、VIO、多传感器融合定位、3D 语义分割、目标检测、NeRF/3DGS 场景重建。 3、 具身交互：基于多模态传感信息完成动态避障、抓取规划、地形适应、人机协作安全。 4、Sim2Real：在 Isaac Sim、Gazebo、Mujoco 等仿真平台建立高保真传感器模型，缩小仿真-现实差距。 5、落地闭环：主导算法在 ROS2/RTOS 上的移植、边缘计算部署（Jetson/FPGA/ MCU），完成整机联调与性能优化。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)
【工作职责】 1）研发高鲁棒性的多模态导航算法架构，融合激光雷达/视觉/惯导等多传感器信息，构建动态环境认知与语义理解模型，开发自适应不同场景的导航策略框架。 2）优化实时运动控制系统：设计低延迟的路径规划与轨迹优化算法，研发动态避障与紧急制动机制，实现厘米级精度的运动控制。 3）构建智能决策系统：开发适应场景理解与行为预测的决策模块，实现复杂场景下的长期自主导航。 4）算法工程化落地：完成嵌入式平台移植与性能优化，设计系统级仿真验证方案，搭建全场景自动化测试体系。
1. 基于 NVIDIA Isaac 的仿真平台开发 ‒ 搭建和维护基于 NVIDIA Isaac Sim 的机器人仿真系统，支持多种机器人类型（例如移动机器人、机械臂、无人车等）。 ‒ 利用 NVIDIA Omniverse 技术，构建高保真的虚拟环境，模拟物理特性（如动力学、传感器特性、碰撞检测等）。 ‒ 开发和优化 Isaac Sim 中的自定义扩展模块，满足项目需求。 2. 环境建模与场景构建 ‒ 使用 NVIDIA Omniverse 和其他建模工具（如 Blender、Maya）创建逼真的仿真环境和场景。 ‒ 配置和调试虚拟传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）以模拟真实硬件行为。 ‒ 构建动态交互场景，用于测试机器人在复杂环境中的性能。 3. 机器人控制与算法验证 ‒ 在仿真环境中集成和测试机器人算法（如SLAM、路径规划、运动控制）。 ‒ 验证和优化机器人感知算法（如视觉检测、环境感知）在高保真模拟环境中的效果。 ‒ 通过仿真结果分析算法性能，为实际机器人实施提供支持。 4. 系统集成与工具链开发 ‒ 与机器人硬件和软件团队合作，将仿真结果与实际机器人验证无缝对接。 ‒ 开发自动化测试工具和数据可视化分析工具，提高开发效率和数据洞察能力。 ‒ 集成 Isaac 与其他机器人框架（如 ROS/ROS 2）以支持全栈开发。 5. 研究与创新 ‒ 研究 NVIDIA Isaac 平台的最新功能和应用场景，将新技术引入仿真系统开发。 ‒ 跟踪机器人仿真领域的前沿技术（如物理引擎优化、AI 模型仿真、数字孪生技术），并应用于项目中。
* 架构并开发可靠且高效的Linux操作系统/平台，作为整个MTUAV硬件产品系列的坚实基础。 * 领导跨职能团队和外部供应商合作，负责 BSP 的开发与集成，确保高质量的 NPI board bring-up 交付 * Debug 复杂系统问题，优化平台能耗和性能。设计和开发有效的工具，赋能团队进行高效的问题排查和分析。 * 制定MTUAV操作系统/平台的路线图，管理工程优先级、scoping、planning 以及对交付结果负责。 * 指导和培养初级工程师，在设计、编码、审查、测试、部署和维护方面展现卓越的工程能力、解决问题能力和技术领导力。