视觉导航SLAM算法工程师（远程）

关于我们: 我们是一家源自美国硅谷的科技公司，致力于在全自主eVTOL/无人机领域推动创新的边界。我们的团队由充满活力、富有技术热情并且拥有共同愿景的个人组成，共同创建突破性的解决方案。利用先进的人工智能和自动导航技术，我们立志将城市空中出行的概念变为现实，迎来一个全人类家家户户便捷高效飞行的新时代。加入我们，为该领域的突破性进展做出贡献。如果您对推动创新的边界充满热情，我们诚邀您成为我们充满活力的团队的一员！ 职位概述: 作为一名视觉导航和目标检测算法工程师，您将在我们的机器视觉和飞行器AI智能软件开发中担任关键角色。您将负责设计、开发和优化用于大型飞行器上的视觉定位与导航算法系统。通过您在计算机视觉和软件工程方面的专业知识，您将帮助我们创建下一代全自动飞行汽车和无人机的核心技术，确保在复杂环境中的安全与可靠性。 岗位职责: 1. 视觉导航定位算法：开发飞行器视觉定位、视觉导航和传感器融合算法，确保其准确性、 稳健性和实时性。 2. AI模型部署和加载：在端侧设备上加密和部署深度学习模型。 3. 多线程：设计和实现高性能的多线程系统，优化系统资源利用率和并行处理能力，满足实时性和低延迟的要求。 4. 性能优化：持续优化软件性能，解决与可扩展性和算力资源约束相关的挑战。 5. 测试和验证：开发并实施软件端测试，验证各种条件和场景下视觉定位软件的可靠性和准确性。

资格要求: - 计算机科学、机器人或相关领域的硕士学历+1年以上工作经验（或本科学历+3年以上相关工作经验）。 - 精通C++和Python，具备在C++平台上使用深度学习模型的经验。 - 在开发计算机视觉导航或图像处理算法方面具有丰富的实践经验：至少3年以上计算机视觉和图像处理相关经验 - 精通OpenCV，熟悉机器学习框架(PyTorch、Torch、TensorRT等)，熟悉深度学习模型（CNN、RNN、Transformer、VLM等）并有相关项目经验。 - 在开发SLAM算法和传感器融合算法方面具有丰富的实践经验，至少1年以上相关经验。 - 有视觉定位系统（VPS）或视觉惯性里程计（VIO/VINS）的开发经验。 - 有视觉定位技术、视觉导航技术和视觉里程计的经验。 - 了解相机和无人机的相关知识， 包括相机校准、几何计算机视觉、图像捕获技术和无人机摄影测量。 优先技能: - 了解最新的端到端图像匹配技术和视觉语言导航（VLN）技术。 - 具备运用深度学习模型进行图像匹配的能力，如SPSG。 - 精通传感器融合算法和库，如GTSAM和因子图。 - 精通ORBSLAM、VINS-Fusion等视觉SLAM系统。 - 精通ROS/ROS2，有相关项目经验者优先。 - 英文流利，可熟练阅读理解国内外前沿学术论文。

福利： - 具有竞争力的薪资和项目完成金。 - 利润分成计划。 - 灵活的工作时间和100%远程工作选项。 - 职业成长和学习创新技术的广阔机会。 - 协作和包容的公司文化。 - 使用前沿技术和真实应用的实践经验。 工作地点： 工作地点不限，可100%远程工作。 工作时间： 没有固定的每日工作时长要求，但需确保工作质量和及时性。