虹软科技
27届校招提前批-视觉SLAM算法工程师
27届校招提前批-视觉SLAM算法工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
学历未注明
计算机视觉工程
Orb-Slam
Vins
Vslam
优化算法
多传感器融合
智能驾驶
滤波算法
激光雷达
计算机视觉
AI 估算 · 20k–30k
SLAM算法人才稀缺，校招岗位薪资有竞争力，虹软为上市大厂，杭州地区硕士起薪约20-30k。
职位详情
关于这个职位
该职位是虹软科技面向2027届毕业生的校招提前批，负责智能驾驶产品中基于视觉、激光雷达等多传感器融合的SLAM算法开发
你将参与从算法设计到实车调试的全流程，深入掌握VSLAM、滤波与优化等核心技术
适合对自动驾驶和机器人定位建图有浓厚兴趣、具备扎实C++和数学基础的应届硕士生
最低要求
熟悉常用的VSLAM算法，如ORB-SLAM、SVO、DSO、MonoSLAM，VINS以及RGB-D等
了解滤波算法知识：ESKF、EKF、UKF等
了解优化算法如G2O、ceres等用来优化非线性误差函数的c++框架
有良好的团队协作能力，解决复杂算法问题抽丝剥茧的坚韧性、良好的问题总结及陈述能力
工作职责
负责智能驾驶产品中激光雷达、陀螺仪、里程计、视觉等多信息相关的定位及导航算法开发
参与实车问题分析，功能调试
参与后处理、定位、建图等功能模块
优先资格
具备图像处理、立体几何基础，熟悉计算机视觉、统计学习中的聚类、拟合、标定等知识者优先
熟悉C/C++编程者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 智能驾驶是高速增长赛道，SLAM技术是核心壁垒，发展前景广阔
- 接触一线实车数据与落地场景，技术积累扎实
- 虹软是上市大厂，平台稳定，技术氛围浓厚
- 数学和C++功底要求高，学习曲线陡峭
- 校招竞争激烈，需要较强的项目或论文背景
缺点 / 挑战
- 算法落地需反复调试，对工程能力和耐心要求较高
- 适合对计算机视觉与机器人定位有强烈兴趣、数学基础好、喜欢挑战复杂算法的应届硕士生
角色解读
- 从SLAM算法工程师成长为高级算法专家或技术负责人
- 向自动驾驶系统架构师方向发展，兼顾感知、定位、规划
- 可横向迁移至机器人、AR/VR等领域的定位算法岗位
- 负责智能驾驶产品中多传感器（激光雷达、视觉、陀螺仪等）融合的定位与建图算法开发
- 参与实车调试，分析并解决实际场景中的算法问题
- 开发后处理、定位、建图等核心功能模块
- 深入理解VSLAM算法原理，熟悉ORB-SLAM、VINS等主流框架
- 扎实的C++编程能力，掌握G2O、Ceres等优化库
- 了解滤波算法（ESKF、EKF）及计算机视觉基础
申请策略
- 提前了解虹软在智能驾驶领域的业务布局，在面试中体现对齐
- 准备1-2个算法原理的深度推导，如ORB-SLAM的图优化流程
- 突出SLAM相关的项目或科研经历，如复现ORB-SLAM、改进VINS等
- 强调C++编程能力和优化库使用经验
- 展示数学建模、滤波算法等理论功底
- 动手实践ORB-SLAM、VINS等开源框架，理解代码细节
- 补充学习ESKF、Ceres等滤波与优化库的使用
面试指南
- 从问题背景、原理推导、优缺点到实际应用层层递进
- 结合项目经验，用具体例子说明
- 展示对算法本质的理解，而非死记硬背
- 请解释ORB-SLAM2的框架和关键模块
- ESKF和EKF的区别是什么？在VINS中如何应用？
- 如何解决单目VSLAM的尺度漂移问题？
- 手写一个简单的卡尔曼滤波或C++多线程程序
- 描述你做过的一个SLAM项目，遇到的最大挑战是什么，如何解决？
职位点评
73
综合评分
前沿SLAM技术，成长空间大，薪资有竞争力，但WLB不明确。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意接受挑战的应届生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
70中等
薪资未明确披露，但校招算法岗通常有竞争力；公司已上市，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
85较高
SLAM是自动驾驶核心技术，成长空间大；项目涉及多传感器融合和实际落地，技术深度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VSLAM、C++、ORB-SLAM、VINS、激光雷达、多传感器融合
业务类型profit_center
工作生活
60中等
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，WLB信息不足。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
智能驾驶改善出行，具有社会价值；行业高速增长，技术积极创新。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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