小米SLAM算法工程师
任职要求
1. 行业经验： - 有机器人、无人车、扫地机等相关行业经验，具备成功将SLAM算法落地到产品的实际经历。 2. 数学与算法基础： - 具备扎实的数学功底，精通线性代数、概率论、最优化方法等。 - 熟悉常用数据结构与算法，具备优秀的C++编码能力，工程能力强。 3. SLAM算法与工具： - 熟悉主流SLAM算法（如GMapping、Cartographer、ORB-SLAM、LIO-SAM等）。 - 熟练使用Ceres、G2O等优化库，掌握稀疏优化…
工作职责
1. 负责SLAM（同步定位与建图）算法的设计与开发，包括多传感器信息融合、地图构建、重定位、闭环检测等核心模块。 2. 研究并实现基于激光雷达、IMU、里程计、深度相机等多传感器的融合定位算法。 3. 优化SLAM算法在嵌入式平台上的性能，完成算法的移植、优化及产品化落地。 4. 解决SLAM算法在实际场景中的鲁棒性问题，如动态环境、弱纹理区域等。 5. 跟踪SLAM领域的前沿技术，持续改进算法性能，提升产品竞争力。
主要职责： （图像识别 三维重建经验 51word toC 袋鼠 数字孪生 新能源汽车） 1. 三维建模技术研究，包括NeRF建模、可微分几何建模、3D Gaussian Splatting建模算法等； 2. 负责非限定场景下的高精度相机位姿估计研究，包含COLMAP算法、SLAM算法等； 3. 负责3D Diffusion相关技术研究，包括多模态3D AIGC、材质生成等； 4. 负责隐式三维模型编辑相关技术研究，包括模型压缩、材质&光照解耦、显式&隐式模型融合等。 5. 负责通过人工智能的方式，提升过程效率和自动化程度，降低人工参与的成本，参与其他相关业务的 AI算法研发、数据处理、模型训练、模型调优和训练流程自动化;
1、负责研发图像及点云数据的室内、室外等多场景的高质量三维重建算法 2、负责3d算法研究和落地，包括但不限于深度估计、SLAM、MVS、SFM、Nerf、3dgs等 3、负责隐式三维模型理解、生成、编辑相关技术的研究和探索
岗位职责 • 架构设计：主导MR地图重建系统的架构设计与实现，对其高精度、高效率、稳定性、可扩展性等负责。 • 技术攻关：结合 SLAM、SFM、MVS 等重建技术，推进大型场景重建、多传感器融合、实时动态重建等能力。 • 代码实现：编写关键模块核心代码，对算法进行优化迭代，确保系统在高精度重建产出结果的质量与效率。 • 团队协作：接手并优化项目，与数据采集、算法引擎、内容渲染等团队密切协作，制定高效的系统集成策略。 • 技术标准：参与方案评审、代码审查，确保技术实现符合行业最佳实践与标准，推动高质量交付与服务。 • 前沿创新：跟踪行业新技术，探索 AI 融合的地图重建解决方案，持续优化系统和技术栈并应用于产品中。
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。