无人配送/机器人算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在技术领域深耕，成为机器人算法专家，主导核心算法架构设计
• 向技术管理方向发展，带领团队负责无人机业务线的算法研发
• 横向拓展至其他机器人应用领域，如自动驾驶、工业机器人等，职业发展空间广阔
• 负责无人配送机器人的核心算法研发，包括导航定位、SLAM、三维重建等，确保机器人在复杂环境中精准感知与定位
• 参与机器人控制、规划与调度算法的设计，优化机器人的运动轨迹与任务执行效率
• 负责算法在嵌入式平台上的加速与优化，提升算法实时性与运行效率
• 探索低空物流领域的前沿技术，如机器学习、数据挖掘和仿真建模，推动业务创新
• 扎实的编程能力，精通C/C++、Python等语言，并具备良好的数据结构与算法基础
• 深入理解机器人学、计算机视觉或控制理论，有相关项目经验
• 熟悉SLAM、三维重建、机器学习等特定领域算法，并能进行工程实现
• 具备良好的数学功底，能够理解和优化复杂算法模型

申请策略

• 在申请时，可以明确表达你感兴趣的算法方向（如SLAM、控制、机器学习等），以便HR更精准地匹配团队
• 面试中多展示你的项目细节和解决问题的思路，体现你的技术深度和工程能力
• 突出在SLAM、三维重建、机器学习等领域的项目经验，并详细描述你在其中承担的角色和贡献
• 强调扎实的编程功底和算法实现能力，可附上GitHub链接或技术博客
• 如有顶会论文或知名竞赛获奖经历，务必在显著位置展示
• 展示你对低空物流或机器人行业的热情和理解，体现你的行业洞察力
• 针对岗位要求，可提前深入学习或复习SLAM、三维重建、控制算法等核心知识
• 熟悉C++/Python，并了解嵌入式平台优化技术，如模型量化、并行计算

面试指南

• 回答项目经验时，可以采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰阐述项目背景、你的具体贡献、技术难点及最终成果
• 回答算法优化类问题时，可以从问题定义、现有方案分析、优化思路、实验验证和效果评估等维度展开，体现逻辑性和系统性
• 对于开放性问题，可以结合自己的理解，从技术、业务、场景等多个角度进行分析，展现你的思考深度和知识广度
• 请详细介绍一下你过去参与的SLAM或三维重建项目，你在其中负责哪些部分？
• 如何评估一个SLAM算法的性能？你会如何优化它的精度和鲁棒性？
• 在嵌入式平台上部署深度学习模型时，你会如何考虑模型压缩和加速？
• 对低空物流无人机配送场景，你认为算法面临的最大挑战是什么？
• 请解释一下卡尔曼滤波的原理，并说明它在组合导航中的应用