SLAM算法工程师（Q）

1. 负责机器人产品的视觉SLAM算法研发与落地，覆盖前端里程计、后端优化、回环检测等核心模块；
2. 基于多目/深度相机与IMU，设计并实现高精度、高鲁棒的实时定位与建图方案；
3. 解决弱纹理、动态物体、光照变化等真实场景问题，优化算法鲁棒性与实时性；
4. 负责视觉SLAM与IMU、轮式里程计、LiDAR等多传感器融合；
5. 完成算法在嵌入式平台（Jetson等）上的部署与性能调优。

1. 本科及以上（硕士优先），计算机、自动化、机器人等相关专业；
2. 熟悉李群李代数、非线性优化（Ceres/g2o/GTSAM）、概率估计理论；
3. 深入理解VSLAM/VIO原理，熟悉ORB-SLAM3、VINS-Fusion、OpenVINS等主流框架至少两种；
4. 精通C++，熟悉OpenCV、Eigen、ROS/ROS2；
5. 有完整SLAM项目落地经验者优先。

加分项

1. 具有深度学习模型经验，熟悉PyTorch/TensorFlow，有模型训练、部署（TensorRT）经验；
2. 熟悉深度学习特征提取与匹配（SuperPoint、LightGlue等）与SLAM的结合；
3. 在ICRA/IROS/CVPR等顶会发表过相关论文；
4. 有移动机器人量产落地经验；
5. 具备嵌入式部署加速经验（量化、SIMD/NEON优化）。