Lidar系统工程师 上海 社招 全职 数字技术 - 智能硬件 本科及以上 5-7 年 职位描述 - 根据AD算法与实际用户场景需求，制定传感器系统需求并分解细化到具体指标，参与制定传感器的SSTS和SOR，与tire1对接将具体性能指标在产品中落地并量产；- 参与传感器系统架构设计，关键零部件的设计、参数设定和选型，与PIM&DRE一起推动项目按计划高质量交付，从技术角度识别并把握项目上的技术风险，包括系统功能和性能，可靠性，光机热电等方面风险；- 负责传感器产品研发阶段，对AD传感器系统功能及性能的测试验收，并分析测试结果；- 支持传感器&组件的DFMEA，有效提高产品研发质量；- 负责行业技术调研及对标，包括整机现状及子零件技术现状&发展方向，推动传感器产品的方案、性能和成本的优化； 职位要求 - 硕士及以上学历，EE&光学背景优先- 5年以上传感器开发设计相关经验；- 掌握激光雷达&毫米波雷达原理、光学/光电组件（如VSCEL、SPAD芯片等）及电子学知识；- 具备 CAN、Ethernet、PPS/时间同步等调试经验，熟悉 Lidar &radar等传感器数据链路及驱动；- 熟悉主流传感器（radar&lidar)技术路线和性能指标，能够独立设计测试方案并分析结果；- 熟练掌握Python、C++或MATLAB，熟悉PCL、ROS、Linux等系统- 具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与多部门协同工作 投递...
测试系统架构专家(LiDAR 测控与自动化方向) 上海 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 - AI 赋能的测试方案设计： 负责激光雷达（LiDAR）特定领域的深度技术研究。利用 AI 模型辅助推导测试第一性原理，设计测试用例及自动化方案；跟进行业前沿动向，主导专利申请、行业标准制定及学术成果输出。- 智能化自动化工站管理：面向实际测试需求，独立完成测试工站的规划、硬件选型、搭建、验收及退役全流程。- AI 原生代码开发： 全面采用 AI 协同编程模式（如 Cursor等），构建高稳定性、高可靠性的模块化测试框架；利用 AI 自动生成测试脚本及数据分析模型，实现测试能力的平台化与高度自动化。- 跨部门智能协同： 参与新一代雷达前期研发线、手工线开发测试，利用 AI 工具沉淀并反哺测试经验，支持其他研发及可靠性部门的自动化需求，推动全流程研发效能提升。 职位要求 1. 学历与专业基础- 教育背景：本科及以上学历，测控、光学、电子、机械、计算机、汽车工程或相关理工科专业。- 学科底蕴：在统计学、几何、光学、热学或机械任一领域基础扎实，能结合物理模型解决复杂的测控难题（如点云算法验证、精密光路标定等）。2. AI 协同开发与应用- AI 编程：熟练使用
云平台开发工程师 成都 全职 职位描述 主要职责参与智驾数据闭环系统的前后端开发设计并实现高性能的数据处理管道开发和维护云平台的核心功能模块优化系统性能，确保平台稳定性和可扩展性与AI/ML团队协作，为模型训练提供数据支持参与技术方案设计和技术选型任职要求技术栈要求前端技术：熟练掌握 React/Vue.js、TypeScript、HTML5/CSS3后端技术：精通 Python/Java/GO 等至少一种后端语言数据库：熟悉 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等数据库DevOps：熟悉 Docker、Kubernetes、CI/CD 流程基础知识要求扎实的计算机基础，包括数据结构、算法、操作系统原理熟悉网络协议、分布式系统设计原理了解微服务架构和 RESTful API 设计具备良好的代码规范和架构设计能力 职位要求 加分项对自动驾驶技术有深入了解有计算机视觉、机器学习相关项目经验熟悉点云数据处理（PCD、LiDAR）有大规模数据处理平台开发经验了解 MQTT、ROS 等物联网协议任职资格本科及以上学历，计算机相关专业5年以上全栈开发经验有云平台或大数据平台开发经验优先良好的团队协作能力和沟通能力具备问题分析和解决能力，有强烈的技术热情 投递...
大模型-端到端算法工程师 AD内推 蔚来自动驾驶研发团队 上海、北京 社招 全职 数字技术 - 算法 本科及以上 3-5 年 职位描述 职位描述：1、负责智能辅助驾驶端到端算法的设计与研发，内容包括但不限于BEV感知，Lidar感知、占据网络、目标检测跟踪与预测、多模态大模型、强化学习算法等；2、负责端到端算法在智能辅助驾驶应用中的开发、迭代、优化、部署等。 职位要求 1、具有深度学习、目标检测、多模态大模型、强化学习算法及任一相关领域项目经验优先；2、计算机、电子等相关专业背景，有论文发表经验者优先，有BEV感知研发经验优先；3、精通PyTorch深度学习算法框架，有相应的模型设计和实现经验；4、具备良好的沟通、协作能力； 投递...
slam高级算法工程师 上海 全职 职位描述 -负责多传感器融合（如 LiDAR、Camera、IMU、GNSS 等）下的 SLAM 算法研发与优化；-设计并实现高精度、鲁棒性强、低延迟的定位与建图系统，支持室内外复杂场景；-负责多传感器联合标定算法开发与自动化工具链建设，确保系统时空一致性；-与团队紧密协作，推动算法在实车平台上的部署、验证与迭代； 职位要求 -具有计算机，机器学习，电子信息，机器人等相关学科硕士学历。-3年以上 SLAM 或相关定位建图算法研发经验，精通经典 SLAM 框架（如 ORB-SLAM、VINS-Mono、LIO-SAM、FAST-LIO等）。-有LiDAR-Camera-IMU-GNSS多传感器标定落地经验，熟悉标定工具链开发。-精通C++/Python/CUDA编程，具备扎实的算法与数据结构基础，熟悉主流训练推理框架和工具。-具有良好的工作态度，团队合作精神，主观能动性和沟通能力。 投递...
自动驾驶域控制器软件工程师 上海 全职 职位描述 1、集成 Camera/LiDAR/定位模块等到 Orin/Thor 域控平台，完成软硬件联调与驱动兼容性验证。 2、推动供应商补全 GMSL2/3 解串、CAN FD 映射、PTP/gPTP 时间同步（≤1ms 对齐）等关键外设支持。 3、主导从 Socket CAN 向 MCU+RTOS 硬实时架构迁移，下沉转向、制动等关键信号。 4、验证 Aurix/S32G 等 MCU 上 FreeRTOS/AUTOSAR OS 应用，确保通信抖动 1ms、满足 ASIL-B 要求。 5、设计 SoC（Linux）与 MCU 间核间通信（SPI/UDP/共享内存），保障跨核数据可靠同步。 6、基于
自动驾驶建图与标定算法实习生 北京、苏州 社招 实习 研发 - 算法 职位描述 1. 参与多传感器（Camera/Lidar）标定算法的优化和迭代，包括但不限于探索全新的标定方法2. 参与SLAM相关的算法优化和迭代，包括但不限于全新的量产建图方法 职位要求 职位要求1. 计算机、自动化、机器人、模式识别、测绘等相关专业在读硕士或博士研究生2. 熟悉SLAM / VIO / 多视图几何 / 三维重建 / 点云处理 中至少一个领域的基础理论与经典算法3. 了解常见的深度学习网络结构，具备模型开发能力4. 扎实的C++编程能力，熟悉常见的编程范式5. 具备良好的学习能力、逻辑思维和团队协作意识加分项1. 有多传感器标定相关项目或量产经验2. 有深度学习模型开发或训练经验（如标定质量评估、特征提取等）3. 有视觉/LiDAR SLAM或三维重建相关项目经验4. 在ICRA / IROS / CVPR / ECCV等顶级会议或期刊上发表过相关论文优先你能获得什么-
智驾系统工程师（L3/L4系统架构/冗余设计） 北京、苏州 社招 全职 生产 / 制造 / 加工 - 工程 / 机械 职位描述 一、岗位职责该岗位负责L3/L4自动驾驶系统整体架构设计，主导系统级技术方案设计、软硬件协同开发及系统集成工作，重点负责自动驾驶系统冗余架构设计。同时作为核心技术接口，参与客户售前技术支持、技术方案交流、需求分析及方案定制，协同研发团队推动自动驾驶解决方案在客户项目中的成功落地与交付。 1. 自动驾驶系统架构设计- 负责L3/L4自动驾驶系统整体架构设计，包括感知、定位、规划控制、执行系统及计算平台等模块的系统方案设计；- 负责自动驾驶系统功能分解、系统需求分析及架构设计，定义各子系统功能边界及接口关系；- 负责软硬件协同设计，推动系统架构持续优化，提高系统可靠性、可扩展性及量产适配能力；- 输出系统架构文档、接口规范及技术方案，为软件、硬件及测试团队提供系统设计支持。 2. 自动驾驶系统冗余设计（核心职责）- 主导L3/L4自动驾驶系统冗余架构设计，构建满足Fail-safe及Fail-operational要求的系统方案；- 负责自动驾驶关键子系统冗余设计，包括但不限于： - 制动系统冗余（Brake Redundancy） - 转向系统冗余（Steering Redundancy） - 电源系统冗余（Power Redundancy） - 计算平台冗余（Compute
Role Overview Senior Robotics Software Engineers demonstrate advanced design and problem-solving expertise, leading the development of complex robotics systems and intelligent features. They play a key role in ensuring robustness, scalability, and manufacturability while mentoring junior
About us: Aeva’s mission is to bring the next wave of perception to a broad range of applications from automated driving to industrial robotics, consumer electronics, consumer health, security, and beyond. Aeva is transforming autonomy with
Slam算法实习生 上海 实习 职位描述 1. 负责轮式仿人机器人视觉与激光SLAM与定位算法、三维重建算法的研发与优化2. 负责开发各种动静态要素的4D真值系统，并用于自动标注 职位要求 1. 海内外全日制硕士/博士在读，计算机、自动化、计算机视觉、人工智能等相关专业2. 具备C++和Python的编程基础，和Linux的开发平台3. 熟悉传感器（如LiDAR、摄像头、IMU）的工作原理和数据处理4. 具备优化算法、几何学和概率统计方面的扎实基础。5. 熟悉SLAM算法与标定算法，或者熟悉三维重建算法6. 具备良好的沟通、合作能力7. 熟练掌握 C++ / Python 编程，熟悉 ROS / ROS 2 框架，具备良好的软件工程能力 投递...
传感器中间件开发实习生 上海 实习 职位描述 参与传感器中间件框架开发：参与中间件架构设计、模块划分与接口实现，涉及数据采集、时间同步、缓存管理、任务调度、事件机制等基础功能开发。多类型传感器接入与适配：学习并参与 IMU、Camera、LiDAR、毫米波雷达、GPS、超声波等传感器的驱动接入、协议解析与适配，协助构建统一的传感器抽象层。基础性能优化工作：在其他“队友“的协同和支持下，协助排查系统吞吐、延时、CPU 占用、内存使用等性能问题，参与线程模型、数据路径等方面的优化。问题分析与协作攻关：参与项目中关键技术问题的分析，配合跨团队沟通协作，协助推动解决方案落地实施。 职位要求 计算机、电子、自动化、机器人等相关专业本科及以上学历。熟练掌握 C/C++，具备良好的编程基础，了解 Linux 环境下的开发与调试方法。理解常用通信接口与基础协议（如 I2C、SPI、UART、CAN、Ethernet）之一或若干。对多线程、内存管理、锁机制、事件驱动等系统基础有一定认知或课程/项目实践。有较强的学习能力和问题分析能力，愿意在真实机器人系统中不断调试、验证和迭代方案。对机器人系统、有机电融合系统或中间件方向有兴趣，愿意深入底层技术。加分项有 ROS/ROS2、Cyber RT、Apollo、Autoware 或其他中间件相关项目经历（课程/实习/个人项目均可）。有相机、IMU 等传感器使用或标定经验，有相关课程设计或比赛项目优先。熟悉基本时间同步方法（PTP/NTP/软件时间戳）。有机器人、无人机、嵌入式系统、自动驾驶等相关实习或项目经历。了解 Python、Rust、Bazel、CMake、GitLab CI/CD 等工具链者加分。你将获得深度参与人形机器人底层软件栈建设的机会，工作成果可直接影响机器人系统行为。与控制、感知、SLAM、运控等跨学科团队协作，快速提升工程能力与系统理解。完整工程实践链路：“代码 → 框架 → 传感器数据 → 实际机器人动作” 的真实闭环体验。完善的导师制度与技术培训，帮助你快速熟悉中间件、实时系统与传感器整体生态。 投递...
具身端侧数采架构师 深圳、上海、北京 全职 智能机器人板块 职位描述 1、负责机器人/具身智能场景下端侧数据采集系统架构设计与落地，支撑相机、雷达、IMU、关节状态、控制指令、日志、状态流等多源异构数据的稳定采集；2、设计并实现端侧数据落盘、缓存、压缩、切片、索引、时间戳对齐、断点续传和实时/准实时回传能力，保障采集链路的可靠性、完整性和可追溯性；3、负责端侧数据质量检测能力建设，包括数据完整性、时序一致性、传感器状态、丢帧、延迟、异常值、文件损坏等问题的识别与上报；4、参与定义端侧数据格式、目录规范、元数据协议、采集任务协议和云端接入接口，推动端云数据链路标准化；5、与机器人软件、算法、数据平台、采集运营团队协作，支持低精度人体采集、机器人真机采集、众包采集等多类采集任务落地；6、负责端侧数采系统的稳定性、性能和资源占用优化，解决弱网、断网、存储受限、算力受限、长时间运行等复杂环境下的工程问题；7、参与端侧数采工具链、调试工具、回放工具和问题定位能力建设，提升采集、排障和数据闭环效率。 职位要求 1、 计算机、自动化、电子、机器人、车辆工程等相关专业本科及以上学历；2、具备扎实的 C++/Python/Linux 系统开发能力，熟悉多线程、异步 IO、网络通信、文件系统、性能调优和稳定性建设；3、熟悉机器人、自动驾驶或嵌入式系统中的数据采集链路，有传感器数据接入、端侧落盘、数据回传或车端/机器人端日志系统经验；4、熟悉 Camera、LiDAR、IMU、GPS/RTK、CAN、串口、以太网等一种或多种传感器或通信数据的采集与处理；5、理解多源数据时间同步、时间戳对齐、数据切片、数据完整性校验、异常检测等关键问题，并具备实际工程经验；6、熟悉 Linux 环境下的问题定位和性能分析工具，具备较强的线上问题排查、系统调优和长期稳定运行保障能力；7、具备良好的架构设计能力和跨团队协作能力，能从采集任务、数据质量、云端消费和算法训练需求出发设计端侧数采方案。加分项1、有自动驾驶量产数采、机器人真机数采、车端数据闭环或大规模设备数据回传经验；2、熟悉 ROS/ROS2、DDS、Cyber RT、Apollo、AUTOSAR Adaptive 或机器人/智驾中间件；3、有视频流、图像、点云、时序状态流等多模态数据采集、编码、压缩、封装和回放经验；4、熟悉对象存储、消息队列、边缘计算、OTA、设备管理、远程诊断等端云协同体系；5、有端侧数据质量平台、采集任务管理、众包采集、数据回灌或仿真回放相关经验。 投递...
仿真算法实习生 深圳 实习 职位描述 1.基于 NVIDIA Isaac Sim / Omniverse 平台开发机器人仿真环境，搭建可复现的物理场景与任务场景。2.集成机器人模型（URDF/USD）、传感器模型（RGB-D、LiDAR、IMU 等）及关节控制接口。3.在 Isaac 仿真中实现并验证机器人相关算法（运动规划、定位导航、路径跟踪、避障、感知等）。 职位要求 1.本科及以上学历，计算机、自动化、机器人、控制工程或相关专业。2.熟悉机器人学基础（运动学、动力学、SLAM、路径规划等）。3.熟悉ROS2, Python 或 C++ 编程，具备良好的算法实现与工程化能力。4.了解 Isaac Sim / Omniverse / Gazebo / Mujoco 等主流机器人仿真平台中的一种或多种。5.具备较强的数理功底和问题分析能力，能够快速定位与解决仿真问题。加分项：1.优秀的文档阅读能力，能快速理解 NVIDIA/Omniverse 技术文档。2.参加过机器人相关竞赛者优先。 投递...
Slam算法实习生 上海 实习 职位描述 1、设计和开发多传感器融合定位、建图算法；2、负责机器人传感器产线标定、售后标定、自标定（含机械臂、Camera，LiDAR，IMU等传感器）；3、负责动、静态三维场景重建，三维场景理解（视觉、空间、文本对齐）。 职位要求 1、负责或参与过无人车/机器人SLAM算法开发工作，精通视觉SLAM或激光SLAM理论和算法，了解主流SLAM框架; 2、参与过机械臂应用算法开发，包括机械臂标定、规划、抓取等研究与开发；3、熟悉3D视觉/图形学等算法，对多视图几何、立体匹配、SFM、MVS 、3D视觉等方向有一定的知识积累及经验； 4、拥有基于传统或深度学习的图像/点云处理经验；5、精通C++、熟悉Linux及ROS环境下编程; 6、扎实的数学功底，精通线性代数、概率论、微积分; 7、具有良好的英文听说读写沟通能力。加分项：1、熟悉常见的视觉AI算法模型；2、熟悉常见的视觉AI算法模型，有深度学习项目经验（如模型部署、模型量化）3、熟悉SLAM算法在移动端实现、调试，集成部署SLAM和定位算法到机器人软件系统中，基于有限平台资源，优化SLAM算法； 投递...
Was erwartet dich? Developing vehicle-level ADAS test plans and test cases based on system requirements and functional specifications, covering functional logic, performance calibration, and fail-safe validation targets Leading ADAS test scenario setups in closed proving grounds
【27届校招】通用智能AI平台研发工程师 北京、上海、广州 正式 研发 - 算法 通用智能板块 职位描述 小鹏通用智能AI数据闭环平台团队，负责构建支撑百万级路采数据、千卡GPU集群的自动驾驶，具身智能数据与AI基础设施。从路测车辆上每秒产生的GB级传感器数据和多模态具身智能传感器数据，到最终训练出能够应对复杂城市道路的感知/预测/决策模型——我们打造的平台是这一切的底座。你将与国内顶尖的分布式系统、AI基础设施、自动驾驶算法工程师并肩工作，直面PB级数据处理、大规模分布式训练、大模型辅助标注等前沿技术挑战。真实场景，海量数据：你将处理来自摄像头、LiDAR、毫米波雷达、GPS/IMU等多传感器的真实路采和数采数据，规模达到PB级——这不是课堂作业，而是工业级挑战。前沿技术，深度应用：VLM自动化标注、Milvus向量检索、流批一体架构、GPU集群调度……你接触的不是纸上谈兵的技术，而是正在重塑行业的关键能力。完整链路，全局视野：从数据接入→清洗治理→特征提取→模型训练→推理部署→数据回流，你将有机会参与到AI平台的全链路建设中，理解自动驾驶数据闭环的每一环。高速成长，快速扛事：27届校招专属培养计划，mentor一对一引导，但绝不只让你做边角料——我们希望你尽快独立负责核心模块的研发与优化。方向一：大规模数据处理开发高可靠的ETL数据处理流水线，处理车载传感器数据（摄像头图像、LiDAR点云、GPS轨迹、CAN总线信号等）基于Spark/Flink优化数据清洗、转换、聚合任务，持续提升云端数据处理的吞吐与稳定性构建多模态Embedding生产流水线，支持CV/NLP模型对海量数据的分布式特征提取探索基于VLM（视觉语言模型）的自动标签生成方案，减少对人工标注的依赖，加速算法迭代构建驾驶场景的语义索引系统，支持复杂语义检索（如“夜间雨天前车急刹”“高架桥上旁车近距离切入”）方向二：数据建模与治理设计多源异构数据仓库的分层模型（ODS/DWD/DWS/ADS），支撑感知、预测、规划等算法的训练数据需求构建数据血缘与元数据管理体系，确保每一帧训练数据的来源、处理过程与版本都可追溯制定多模态数据的向量化规范（图像/点云/文本的Embedding标准），为后续检索与训练提供高质量特征输入方向三：AI平台架构与优化搭建数据湖仓一体架构（基于Iceberg/Delta Lake + StarRocks/Doris），兼顾数据湖的灵活性与数据仓库的查询性能开发高性能特征向量数据库（基于Milvus/Pinecone或自研引擎），支撑亿级向量的低延迟检索持续优化存储与计算性能（分区策略、压缩算法、缓存机制），探索流批一体、存算分离等新架构的落地设计高效的数据存储、分区与读取策略（Parquet/ORC），优化存储与网络I/O，保障训练与推理的数据吞吐方向四：分析工具与可视化开发BI数据看板，实时监控数据质量及自动驾驶核心指标（感知准确率、接管率、场景覆盖率等）提供多模态检索接口，支持通过文本描述（如“从左后方快速切入的摩托车”）检索对应的驾驶场景视频片段 职位要求 1、2027届硕士/博士毕业生，计算机、软件工程、人工智能、自动化、电子信息等相关专业2、扎实的编程基础，熟练掌握 Python/C++/Java/Scala 中至少一门语言，有良好的工程习惯与代码质量意识熟悉至少一项大数据处理框架（Spark/Flink）或深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）3、对自动驾驶场景有基本认知和浓厚兴趣——你不一定懂感知算法细节，但要理解数据对算法训练的价值加分项（满足1-2项即可，非硬性要求）1、有数据仓库建模或数据湖（Iceberg/Delta Lake/Hudi）实际使用经验2、熟悉分布式计算原理，有Spark/Flink任务性能调优经验3、了解Kubernetes及GPU虚拟化技术，有集群资源调度相关实践4、使用过Milvus、Weaviate、Pinecone等向量数据库，或对向量检索算法（HNSW/IVF）有研究5、熟悉VLM/多模态模型（如CLIP、LLaVA、Qwen-VL等），有特征提取或模型微调经验6、有自动驾驶相关数据集（nuScenes/Waymo/Argoverse）的处理经验在ACM、Kaggle、天池等编程/数据竞赛中取得过优异成绩7、有高质量技术博客或开源项目贡献收获1、有竞争力的薪酬与校招专属福利包（薪资面议，对标一线互联网/自动驾驶公司）2、真实的工业级技术挑战，你的代码将直接运行在千卡GPU集群和PB级数据湖上3、技术广度与深度的双重成长，在数据工程、AI基础设施、分布式系统、多模态模型等方向持续积累4、广阔的成长空间：团队技术氛围浓厚，鼓励技术分享、论文阅读与创新探索，支持将前沿成果转化为实际生产力5、清晰的校招培养路径：入职前3个月mentor带教，半年内逐步独立负责核心模块，1年内具备技术owner能力 投递...
Description Dustphotonics, now part of Credo, develops cutting-edge technology in Silicon Photonics which is revolutionizing connectivity and communication in data centers. Silicon photonics is becoming a standard technology used for high performance systems, solving challenges of
算法实习生-多模态感知大模型-亦庄 北京 实习 职位描述 1. 负责基于 Camera、LiDAR 及多模态融合的感知算法开发与优化，工作方向包括但不限于动态目标检测与追踪、3D occ、在线地图感知等。2. 负责研发面向高精度静态环境感知的端到端深度学习模型，重点覆盖交通信号灯（红绿灯）、交通标识、车道线、路缘、静态障碍物等关键元素的检测与识别。3. 设计端到端模型架构（如BEV感知、Transformer-based模型），实现从原始数据到结构化静态场景输出的高效映射4. 负责算法在自动驾驶实际产品中的落地和优化提升，解决实际问题。 职位要求 1. 计算机或相关专业本科以上学历；2. 熟练掌握深度学习及计算机视觉相关的基本算法；3. 熟悉基于CNN的图像检测、跟踪、识别等算法流程；4. 优秀的编程能力，熟悉C/C++或Python；5. 有较强的独立解决问题能力，学习能力及沟通能力；若能满足如下条件的其中一个，会适当加分：1. 有较强的研究能力优先，如发表过第一作者CCF A类会议或期刊等论文；2. 熟悉某种深度学习框架，如Pytorch等，对深度学习有深入的了解；3. 熟悉并行计算或cuda编程，或图像处理方面经验的优先；4. 在自动驾驶行业有实习经验；5. 能实习6个月及以上。 投递...
27届校招提前批-定位标定算法工程师 北京 校招 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 欢迎加入自动驾驶卡车KargoBot团队，解决自动驾驶系统这一项复杂的人工智能方向问题。您将构建自动驾驶卡车的“大脑”，持续提供高质量的代码和算法推进公司项目正常落地。我们正在寻找有经验的定位算法工程师加入我们的北京/上海团队，本职位主要涉及到多传感器融合定位和多车联合定位等算法的研发。我们的目标是将最先进的人工智能算法应用在自动驾驶卡车上，使货物运输更智能、更安全。职位描述1.基于GPS、IMU、LiDAR、Camera等多传感器融合定位；2.基于实时SLAM的复杂场景多车联合定位系统；3.多传感器标定，包含出厂标定与实时在线校准。作为由滴滴自动驾驶公司孵化的公司，KargoBot专注L4级别干线货运的无人驾驶技术研发和商业化运营，创新性地提出了混合无人化解决方案，由一名司机驾驶的领航车辆，引领多辆L4级自动驾驶卡车行驶。欢迎“梦想驱动”、“追求极致”的你加入，相信未来出行将因你我而改变！一起去创造和实现自动驾驶卡车KargoBot的纪录与未来！ 职位要求 1.计算机、自动化或相关专业本科及以上学历；2.编程基础扎实，熟悉基本算法和数据结构，熟练使用C++；3.熟悉卡尔曼滤波、粒子滤波等最优估计相关理论；4.掌握SLAM原理，熟悉一个以上常用开源算法；5.善于思考，逻辑清晰，有优秀的问题分析和解决能力；加分项：1.有自动驾驶相关实习/项目经验，包括但不限于智能驾驶、机器人等；2.在顶级国际会议/期刊上发表论文。 投递...