石头科技
视觉算法工程师
视觉算法工程师
发布于 9 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Orb-Slam
Vins-Mono
优化方法
多传感器融合
定位
建图
状态估计
视觉Slam
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
机器人视觉SLAM核心算法岗，专业壁垒高成长稳，薪资与WLB待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
比算法工程师中位数高
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
37 个在招 · 其中算法工程师 10 个
职位详情
关于这个职位
石头科技在苏州招聘视觉算法工程师，负责视觉SLAM定位、建图、状态估计与多传感器融合算法研发
要求硕士及以上计算机相关专业、扎实的数学基础与C/C++能力，熟悉OpenVINS、ORB-SLAM等经典方案者优先，适合深耕机器人视觉定位方向的研究型工程师
最低要求
硕士及以上学历，计算机、软件工程、机械学等相关专业
有良好的数学基础，对优化方法、刚体运动有一定的了解
熟练掌握计算机视觉定位基础理论，了解经典的定位算法
熟练掌握C/C++编程，有良好编码风格
工作职责
负责视觉slam定位、建图、状态估计、多传感器融合等算法的研发
优先资格
有如下经验者优先：openvins，orb-slam，okvis，vins-mono，svo
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 视觉SLAM是机器人定位的核心技术，专业壁垒高、人才稀缺
- 消费机器人大规模出货，算法能在真实家庭场景中充分验证与迭代
- 岗位聚焦定位建图方向，技术纵深清晰
- 复杂家居环境下的退化场景（弱纹理、动态干扰）处理难度大
- 状态估计调优链条长，问题定位需要扎实数学功底
- 算法效果与硬件传感器成本互相制约，需要工程权衡
- 适合数学功底好、有SLAM项目积累、愿意在机器人感知方向长期深耕的算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从SLAM模块研发起步，逐步负责视觉定位系统的整体架构与精度指标
- 进阶方向是SLAM算法专家，主导多传感器融合技术路线
- 长期可向机器人自主导航总负责或具身智能感知方向发展
- 研发视觉SLAM定位与建图算法，让机器人在未知环境中准确估计自身位姿并构建地图
- 负责状态估计与多传感器融合，将视觉与IMU等传感器数据稳定融合
- 持续优化算法精度与鲁棒性，支撑机器人导航产品落地
- 硕士以上计算机相关专业，良好的数学基础，理解优化方法与刚体运动
- 掌握计算机视觉定位理论与经典定位算法
- 熟练的C/C++编码能力，熟悉OpenVINS、ORB-SLAM、VINS-Mono等开源方案者优先
申请策略
- 面试前了解公司产品当前的传感器配置与定位方案
- 准备可复现的算法演示或论文笔记
- 列出视觉SLAM相关项目与开源贡献，写清算法方案、数据集与精度指标
- 展示C/C++工程能力与优化方法（非线性优化、因子图）功底
- 有OpenVINS、ORB-SLAM等框架的复现或改进经历要重点写
- 深化视觉惯性里程计（VIO）与因子图优化的理论
- 熟悉常用评测数据集与指标（ATE/RPE）
- 了解激光与视觉融合的前沿方案
面试指南
- 原理类问题从数学推导出发，落到工程实现细节
- 场景类问题按退化原因-检测方法-补救策略展开
- 项目类问题用背景-方案-指标-反思结构展示
- 请推导VINS-Mono中的视觉惯性对齐过程
- ORB-SLAM三线程架构各负责什么？
- 如何处理视觉SLAM中的尺度不确定性与退化场景？
- 滑窗优化与边缘化的原理是什么？
- 多传感器融合中外参标定误差如何影响系统？
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活62
使命价值65
薪资福利
75中等
JD未披露薪资信息；机器人视觉算法岗薪酬整体处于市场中上，具体需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
80较高
视觉SLAM是机器人感知核心方向，技术纵深与可迁移性兼备；JD未提及培训或晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈视觉SLAM、状态估计、多传感器融合、C/C++
业务类型profit_center
工作生活
62中等
JD未提及工作模式与WLB信息；算法研发岗的办公灵活度需与HR确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
机器人自主定位技术让智能清洁产品真正可用，行业处于技术驱动增长期。
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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