我们是一家具身智能应用方向的初创公司，致力于将 AI、机器人感知、运动控制与真实场景应用结合，构建具备自主移动、环境理解和任务执行能力的机器人系统。
你将参与从传感器数据处理、算法实现、仿真验证到实机部署的完整流程，帮助机器人在复杂室内外环境中实现稳定、可靠的自主移动。候选人可重点匹配视觉 SLAM、激光 SLAM、多传感器融合、机器人导航、状态估计中的一个或多个方向。
岗位职责
- 参与机器人 SLAM、定位、建图、导航与状态估计算法研发。
- 参与双足、四足或轮式机器人在室内外场景下的自主导航系统开发。
- 处理和融合多源传感器数据，包括 LiDAR、Camera、IMU、轮速计、深度相机、GPS / RTK、足端接触信息等。
- 参与视觉 SLAM、LiDAR SLAM、VIO、LIO、激光里程计、回环检测、地图优化等模块的开发与调试。
- 参与机器人局部地图、全局地图、代价地图、障碍物检测和可通行区域分析等功能开发。
- 参与机器人路径规划与导航模块开发，包括全局规划、局部规划、轨迹跟踪、避障和重定位等。
- 参与算法在 ROS / ROS2 系统中的集成、部署、测试和性能优化。
- 分析实机运行数据，定位并解决机器人导航中的漂移、丢定位、地图不一致、延迟、传感器异常等问题。
- 阅读和复现 SLAM、机器人导航、多传感器融合、legged robot navigation、mobile robot navigation 等方向的英文论文和开源项目。
- 与运动控制、感知、软件和硬件团队协作，将定位导航能力集成到真实机器人系统中。
任职要求
- 机器人、自动化、计算机、人工智能、测绘、电子、控制、机械等相关专业，本科高年级、硕士或博士在读优先。
- 熟悉 SLAM、状态估计、多传感器融合、路径规划或机器人导航中的至少一个方向。
- 熟练使用 C++，具备良好的算法实现、调试和性能优化能力。
- 熟悉 Python，能够进行数据处理、实验分析、可视化和工具脚本开发。
- 熟悉 Linux 开发环境，熟练使用 Git 进行代码管理。
- 熟悉 ROS / ROS2 基础开发，理解常见消息机制、坐标变换、传感器话题和机器人系统架构。
- 了解常见传感器的工作原理和数据特性，包括 LiDAR、Camera、IMU、Encoder、Depth Camera 等。
- 具备较好的数学基础，熟悉线性代数、三维几何、概率估计、优化方法或机器人运动学。
- 能够流畅阅读英文论文和技术文档，具备较强的自主学习和问题拆解能力。
- 对机器人自主导航和真实场景落地有强烈兴趣，愿意参与实机测试和复杂问题排查。
加分项
- 有视觉 SLAM、LiDAR SLAM、VIO、LIO、GPS-IMU 融合、轮速计融合或足式机器人状态估计经验。
- 熟悉常见开源项目或算法框架，例如 ORB-SLAM、VINS-Fusion、LIO-SAM、FAST-LIO、Cartographer、LOAM、RTAB-Map、Nav2 等。
- 熟悉 GTSAM、Ceres、g2o、Eigen、Sophus、PCL、OpenCV 等优化、点云或视觉处理工具。
- 有双足机器人、四足机器人、轮式机器人、移动机器人或无人车项目经验。
- 有 legged robot navigation 经验，理解足式机器人中的机身状态估计、足端接触、地形起伏、姿态变化和运动噪声问题。
- 有移动机器人导航经验，熟悉 costmap、AMCL、global planner、local planner、trajectory tracking、dynamic obstacle avoidance 等模块。
- 有多传感器标定经验，例如相机内外参标定、LiDAR-Camera 标定、LiDAR-IMU 标定、时间同步等。
- 有实际机器人部署经验，理解传感器延迟、时间戳同步、坐标系管理、计算资源限制和实时性问题。
- 有复杂场景经验，例如弱纹理、强光照变化、动态人群、狭窄空间、楼梯、坡道、户外非结构化地形等。
- 有机器人竞赛、科研项目、开源项目、论文发表或可展示 demo。
- 熟悉使用 AI 编程工具，并能用于论文复现、代码开发和实验分析。
你将获得
- 深度参与具身智能机器人自主导航能力建设。
- 接触双足、四足和轮式机器人在真实场景中的定位、建图与导航问题。
- 参与从算法研发、数据采集、离线评估到实机部署的完整研发流程。
- 与运动控制、感知、软件和硬件团队协作，解决真实机器人系统中的复杂工程问题。
- 有机会参与机器人在室内服务、巡检、移动操作、人形机器人导航等场景中的落地应用。
- 表现优秀者有转正或长期合作机会。
