岗位描述
岗位职责:
1、融合LiDAR、Camera、IMU、轮速计等传感器数据,研发在线、离线状态估计算法,在各种复杂场景和海量数据中考验算法的准确性、无偏性和鲁棒性;
2、追踪并改进前沿深度学习、SLAM算法,包括但不限于视觉与LiDAR的物体检测、跟踪、重建等;
3、将重建的场景4D真值应用到大规模模型训练和评测中,解决各种复杂场景的实际问题。
任职要求:
1、机器人、计算机科学、电子工程、自动化、软件工程类本科以上学历;
2、对多视图几何、机器人、深度学习领域的核心问题有基本了解,如针孔相机模型、状态估计、运动建模、Structure-from-Motion, Bundle Adjustment等;
3、熟悉基于滤波(Kalman Filter/EKF/UKF)、平滑(RTS smoothing)和优化(非线性最小二乘)等的状态估计算法;
4、热爱动手,有良好的编程风格,了解面向对象设计基本原则;
5、熟悉Python编程语言,有C++11基础,了解常用数据结构和算法;
6、熟悉Linux开发环境,熟悉Git代码管理基本用法;
7、熟悉Scipy、Numpy、Matplotlib、Pandas、plotly、OpenCV、Open3D等数据分析、数值计算、可视化库。
加分项
1、参加过ACM/ICPC等编程竞赛者取得优异成绩;
2、有Object detection/tracking、SfM、SLAM、Mono 3D、Depth estimation、Optical/Scene Flow等方面相关研究经验,有高水平论文发表;
3、有视觉3D重建,Lidar 点云重建经验;
4、有开源SLAM、VO、VIO框架的实践、改进经验。