点云与三维视觉算法工程师

职位概述我们正在寻找一位充满激情与创造力的点云算法工程师。您将深入探索三维视觉的前沿，负责研发高性能、高鲁棒性的点云处理算法，并解决从感知到重建的核心技术难题。您的代码与模型将直接赋能我们的核心产品，无论是在自动驾驶、机器人还是智能工业领域，共同塑造未来的三维感知世界。主要职责1.核心算法研发与迭代：o负责激光雷达/深度相机点云数据的处理全链路算法，包括但不限于：点云滤波去噪、地面分割、聚类、点云配准、三维物体检测与识别、点云分类与分割、三维场景流等。o研究并实现基于深度学习的SOTA点云处理模型，针对具体业务场景进行网络结构优化与创新。2.SLAM与三维重建：o开发与优化激光SLAM或视觉激光融合SLAM算法，实现大规模场景下的精准定位与稠密建图。o负责静态与动态场景的三维重建、曲面建模及网格化处理。3.算法性能优化与工程落地：o主导算法的性能优化，包括精度、速度与内存占用，确保算法满足产品级的实时性要求。o将算法成功部署于嵌入式平台（如Jetson,TX2）或GPU环境，熟练使用TensorRT,OpenVINO,CUDA等工具进行推理加速。4.系统集成与协作：o将算法模块封装为可靠的软件组件，并与软件平台进行集成，提供清晰的接口文档。o与传感器、硬件、嵌入式及软件团队紧密协作，共同完成系统联调与产品化。任职要求硬性要求：1.与专业：及以上，计算机科学、电子工程、自动化、数学、机器人等相关专业。2.工作经验：2年以上点云处理或三维计算机视觉相关研发经验。3.核心技术能力：o理论基础：扎实的数学基础，精通线性代数、概率论、多维几何与优化方法。o编程能力：精通C++和Python，具备良好的代码风格和软件工程能力。o点云库与框架：深入理解并熟练使用PCL、Open3D等至少一种主流点云库。熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。o算法深度：传统算法：精通点云配准（ICP及其变种）、点云分割（RANSAC,区域生长等）、点云特征描述子（FPFH,SHOT等）。深度学习：有使用或改进PointNet/PointNet++、PointPillar、VoxelNet、PointRCNN等模型的实践经验，理解其核心思想与实现细节。o工程化能力：有在Linux环境下开发的经验，熟悉Git等版本管理工具。优先考虑条件：1.在以下任一领域有实际项目经验者优先：激光SLAM(LOAM,LeGOLOAM等)、三维物体检测、多传感器融合（激光雷达+相机/IMU）。2.熟悉常见的视觉SLAM框架（如ORBSLAM,VINS）并理解其与激光SLAM的异同。3.具备CUDA编程经验，能够自行实现算子的高性能并行计算。4.有在自动驾驶、机器人、*、高精地图或测绘行业的从业经验。5.在*会议（CVPR,ICCV,ECCV,RSS,ICRA,IROS）或期刊上发表过相关论文者优先。6.熟悉常见的激光雷达传感器（如Velodyne,Ouster,Livox,Hesai）及其数据特性。软技能与综合素质：•具备出色的分析问题和解决问题的能力，对挑战性技术难题充满热情。•具备良好的团队沟通和协作能力，能够清晰表达技术观点。•具备强烈的责任心和自驱力，能在快节奏的项目环境中高效工作。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！