岗位职责：
1.协助mentor做好视觉/Lidar SLAM算法研发与工程化落地，具体涉及传统CV特征、激光几何特征以及深度学习语义特征等设计实现及其与定位方案的结合；
2.协助mentor做好多传感器融合定位，开发基于视觉、GPS/IMU、Lidar等多传感器的通用融合定位框架；
3.协助mentor研发基于HDMap和不基于HDMap的数据驱动定位算法，具体涉及基于深度学习的特征提取和匹配、end-to-end的定位算法、end-to-end的视觉\激光里程计、局部三维重建等；
4.协助mentor与感知、规控、底层软件、硬件平台等积极配合完成相关功能和联调；
多传感器融合/slam算法实习生（北京）
400-500元/天
北京
4天/周 6个月
人工智能
岗位职责：
任职要求：
岗位要求：
1.熟悉3D视觉领域的基本算法，熟悉三维重建、视觉/激光SLAM，熟悉经典的SLAM框架(如: VINS系列、ORB-SLAM系列、DSO、COLMAP、LIO-SAM等) ；
2.熟悉图优化理论（如G2O、因子图优化等）以及常用的各种线性\非线性优化算法，熟悉kalman滤波算法，粒子滤波算法等；
3.SLAM或传感器融合等相关领域发表过高质量论文，或有无人车、无人机和机器人项目经验者优先；
4.有基于深度学习的视觉/lidar定位研发经验者优先(如SuperPoint、SuperGlue、SegMatch、PoseNet等) ；
5.熟悉地图矢量化和基于矢量化地图的定位算法，有相关图论基础，熟悉二部图、最小生成树、匈牙利匹配，KM算法等 ；
6.具有较好的编程能力，熟练掌握C/C++、Python等编程语言，有Linux平台下的开发经验，有较好的工程能力；
7.有良好的沟通能力和团队合作能力，善于沟通，工作自主驱动，具备良好的问题定位分析能力。
8.实习时间6个月及以上，每周实习时间不少于4天。
1.熟悉3D视觉领域的基本算法，熟悉三维重建、视觉/激光SLAM，熟悉经典的SLAM框架(如: VINS系列、ORB-SLAM系列、DSO、COLMAP、LIO-SAM等) ；
2.熟悉图优化理论（如G2O、因子图优化等）以及常用的各种线性\非线性优化算法，熟悉kalman滤波算法，粒子滤波算法等；
3.SLAM或传感器融合等相关领域发表过高质量论文，或有无人车、无人机和机器人项目经验者优先；
4.有基于深度学习的视觉/lidar定位研发经验者优先(如SuperPoint、SuperGlue、SegMatch、PoseNet等) ；
5.熟悉地图矢量化和基于矢量化地图的定位算法，有相关图论基础，熟悉二部图、最小生成树、匈牙利匹配，KM算法等 ；
6.具有较好的编程能力，熟练掌握C/C++、Python等编程语言，有Linux平台下的开发经验，有较好的工程能力；
7.有良好的沟通能力和团队合作能力，善于沟通，工作自主驱动，具备良好的问题定位分析能力。
8.实习时间6个月及以上，每周实习时间不少于4天。
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