小米slam算法工程师实习生
任职要求
1. 控制工程，机械、电子、计算机相关专业，硕士及以上学历； 2. 扎实的的数学基础，精通线性代数、概率论、最优化方法等； 3. 掌握一种或多种经典的激光SLAM或视觉定位算法，如Cartographer，LIO-SAM…
工作职责
1. 参与移动机器人导航、避障等新技术的预研与落地； 2. 参与传感器/整机标定算法的设计与开发； 3. 负责某一独立算法模块的设计、开发和优化工作。
岗位职责： 1. 协助设计和实现多传感器融合的SLAM算法，优化算法在不同环境下的鲁棒性和实时性能。 2. 参与单目和多目VIO系统的研发，实现预积分、零偏估计等核心模块，提升系统准确性和稳定性。 3. 参与感知定位算法在人形机器人上的落地交付, 确保算法性能满足业务需求。 4. 编写技术文档，参与团队内部的技术交流和讨论。
1. 负责执行扫地机图像、声学等数据的采集、标注、质量验证等工作； 2. 负责执行针对传感器数据（Camera/LiDAR/Radar）、融合数据、算法输出等维度的测试用例，并编写自动化验证工具，对研发的相关成果进行快速、全面验证； 3. 负责执行研发自测工作
1、前沿技术研究与应用： （1）深入研究并实践三维建模领域的最新技术，包括但不限于NeRF（神经辐射场）建模、3D Gaussian Splatting等高级建模算法； （2）对传统photogrammetry pipeline有深入理解，优化并提升高精度相机位姿估计、SFM（Structure from Motion）、MVS（Multi-View Stereo）、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等算法的性能； 2、3D图像优化与工程化： （1）主导或参与3D图像优化pipeline的设计与实施，解决阴影、日光处理等视觉问题，确保3D应用的真实感和用户体验； （2）将研究成果工程化落地，确保技术能够在产品中得到有效应用并持续迭代优化； 3、隐式三维模型编辑技术研发： （1）负责隐式三维模型编辑技术的研发，包括模型压缩、材质与光照解耦、显式与隐式模型融合等，提升模型编辑的灵活性和效率； （2）探索并应用新的技术和算法，不断优化三维模型的质量和处理速度； 4、AI驱动的自动化与效率提升： 利用人工智能和机器学习技术，设计并实施自动化解决方案，提升三维建模与编辑过程的效率和准确性，降低人工干预成本。