影石创新
惯导融合算法工程师-2027校招
惯导融合算法工程师-2027校招
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ardupilot
Ekf
Imu
Px4
卡尔曼滤波
多传感器融合
惯性导航
值不值得投
薪资怎么样
2.8万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 110 个在招
市场机会
选择面较广
深圳 · 算法优化工程师 · 97 个在招
职位详情
关于这个职位
影石创新2027届校招岗位，面向无人机与手持设备，负责IMU与GPS、磁力计、气压计、视觉等多源传感器融合算法研发，覆盖方案设计、仿真验证、嵌入式移植与真机调优，保障复杂环境下的姿态估计、航向稳定与导航可靠性
最低要求
硕士及以上学历应届毕业生，自动化、控制科学与工程、导航制导与控制、航空航天、电子信息、计算机等相关专业
具备扎实的理论基础，熟练掌握惯性导航原理、线性系统、随机过程与卡尔曼滤波（EKF/互补滤波等）算法，具备独立推导与代码实现能力
熟悉IMU、GPS、磁力计、气压计、视觉等多类传感器的工作原理与融合方案，有多源信息融合的相关项目实践经验
熟练掌握C/C++编程语言，代码风格规范，熟练使用Eigen等矩阵运算库进行数值计算与算法开发
熟练使用Simulink等软件进行算法仿真建模与数据分析，能够独立完成算法验证与性能评估
熟悉PX4、ArduPilot等主流开源飞控的软件架构与导航融合框架，有基于开源飞控的二次开发、算法移植或真机调试经验
具备较强的逻辑分析能力与动手排查能力，做事严谨细致，有良好的团队沟通意识与协作精神
工作职责
负责无人机及手持设备的多传感器惯导融合算法研发，完成IMU与GPS、磁力计、气压计、视觉等多源传感器的融合方案设计、代码实现与性能优化，适配不同终端的算力约束与应用场景
设计并实现高准确率的传感器异常检测与故障诊断算法，针对传感器数据失效、冲击扰动、噪声漂移等异常工况设计鲁棒性适配方案，保障导航系统在复杂环境下的稳定性与可靠性
承担算法从原理仿真、嵌入式移植到真机/实设备落地的全流程工作，配合完成测试数据采集、问题定位与参数调优，持续优化姿态估计精度、航向稳定性与抗干扰性能
撰写算法设计文档、测试报告与技术规范，维护算法模块的代码版本与迭代优化，保障代码的规范性与可维护性
配合硬件、测试团队完成传感器选型、标定方案设计与跨模块系统联调，推动产品功能落地与性能迭代
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈覆盖惯性导航、多源融合、异常检测与嵌入式移植，能力积累完整
- 无人机与手持影像产品有真实量产场景，算法成果可直接验证
- PX4、ArduPilot等开源飞控经验在机器人、自动驾驶领域可迁移
- 嵌入式算力与实时性约束明显，算法优化和参数调优周期可能较长
- 真机测试和异常工况排查复杂，需要与硬件、测试团队频繁协作
- 适合控制、导航、航空航天、电子信息等背景，数学基础扎实、喜欢软硬件结合与真机调试的应届硕士
缺点 / 挑战
- 岗位涉及从仿真到真机的全流程，工程落地经验含金量较高
- 多传感器融合理论门槛较高，需要扎实的数学、概率与状态估计基础
角色解读
- 可从融合算法工程师逐步成长为导航/定位算法专家，积累多传感器融合与嵌入式落地能力
- 可向无人机、机器人、自动驾驶等领域的感知定位算法架构师方向发展
- 具备全流程落地经验后，也可转向技术管理或项目负责人岗位
- 研发无人机与手持设备的IMU与GPS、磁力计、气压计、视觉等多源传感器融合算法
- 设计传感器异常检测、故障诊断与鲁棒性适配方案，保障复杂环境下的导航稳定性
- 完成算法从仿真、嵌入式移植到真机落地的全流程，并进行测试数据采集、问题定位与参数调优
- 配合硬件与测试团队完成传感器选型、标定方案设计和跨模块系统联调
- 掌握惯性导航原理、线性系统、随机过程和卡尔曼滤波（EKF/互补滤波）等理论基础
- 熟悉IMU、GPS、磁力计、气压计、视觉等传感器原理与多源融合方案
- 熟练使用C/C++、Eigen和Simulink进行算法实现、数值计算与仿真验证
- 熟悉PX4、ArduPilot等开源飞控架构，具备二次开发、算法移植或真机调试经验
申请策略
- 关注影石无人机与手持影像产品线，理解低算力、实时导航场景的工程约束
- 准备一个完整项目复盘，能说明问题背景、方案选择、调试过程和最终指标
- 突出IMU与GPS、磁力计、气压计、视觉融合相关项目，说明方案设计与融合效果
- 量化姿态估计、航向稳定性或抗干扰性能的提升，体现问题定位与调优能力
- 展示C/C++、Eigen、Simulink的代码与仿真能力，附上可复现的项目细节
- 如有PX4/ArduPilot二次开发、嵌入式移植或真机调试经历，应重点呈现
- 系统复习EKF、互补滤波、随机过程与状态估计推导，准备手写或口述核心公式
- 补强C++工程能力与Eigen数值计算，熟悉嵌入式代码移植和性能优化
面试指南
- 项目题按“背景-方案-难点-结果”回答，突出个人贡献和可量化指标
- 理论题先建数学模型，再说明工程约束与参数调优思路
- 异常处理题按“检测-隔离-补偿-验证”的闭环思路作答
- 请介绍一个你做过的IMU与视觉/GPS多源融合项目，融合方案如何设计？
- EKF的状态量、观测方程和噪声参数如何确定？如何处理非线性与漂移？
- 传感器数据失效、冲击扰动或噪声漂移时，如何做异常检测与鲁棒处理？
- 你熟悉PX4或ArduPilot的导航融合框架吗？做过哪些二次开发或移植？
- 嵌入式移植时如何平衡算力、实时性与算法精度？
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