工作职责:
1. 研究和开发基于LIO/VIO/3DGS相关的大规模三维场景重建算法，优化系统性能和鲁棒性；
2. 研究多传感器数据融合技术,特别是视觉、激光雷达、IMU的融合，提升SLAM的精度和稳定性；
3. 基于SLAM实现自动驾驶的高精地图生成和高精定位；
4. 参与算法流程设计，改进现有算法，提升系统实时性和可靠性；
5. 负责算法的实现、集成和测试，确保算法在大规模城市场景中的可用性。
任职资格:
1. 硕士及以上学历，计算机视觉、机器人或相关领域专业，5年及以上工作经验；
2. 熟悉C++、Python等编程语言，具备良好的编程规范和代码架构设计能力；
3. 熟悉ROS（Robot Operating System）或其它机器人操作系统；
4. 熟悉常见的激光/视觉SLAM开源项目如LeGO-LOAM、FAST-LIO、VINS等，有源码阅读和复现经验；
5. 熟练使用Eigen、g2o、GTSAM等库进行数学运算和状态估计优化。
加分项：
1. 了解COLMAP算法、NeRF等神经渲染和三维建模技术，能够将其应用于SLAM系统；
2. 在SLAM、点云处理、三维重建等领域有论文发表或会议报告经历；
3. 熟悉C++编程,有实际项目中使用ROS、OpenCV、PCL等库的丰富经验；
4. 有自动驾驶、机器人等相关行业背景，对3D Gaussian Splatting技术有深刻理解和实践经验。