蚂蚁集团
蚂蚁集团-机器⼈传感器联合标定⼯程师-具身智能方向
蚂蚁集团-机器⼈传感器联合标定⼯程师-具身智能方向
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
其它
全职员工
仅现场办公
本科
计算机视觉工程
CI/CD
Ceres
Gtsam
Opencv
Pcl
Ros 2
Slam
传感器标定
多传感器融合
AI 估算 · 25k–50k
蚂蚁集团具身智能方向，算法工程岗，上海薪资水平高，大厂福利好。
职位详情
关于这个职位
该职位负责机器人多传感器联合标定，是具身智能方向的核心环节
你将设计相机、激光雷达、IMU等传感器之间的标定算法，开发离线与在线标定工具链，并支撑量产与维护
工作涉及三维几何、非线性优化、SLAM等前沿技术，适合对机器人感知有热情的工程师
最低要求
机器⼈、⾃动化、计算机、电⼦信息、测绘或相关专业，本科及以上学历
具备扎实的三维⼏何、概率统计和数值优化基础
熟悉旋转矩阵、四元数、李群李代数、坐标系变换、相机成像模型以及⾮线性最⼩⼆乘
掌握⾄少两类传感器的标定原理，能够独⽴分析参数可观测性、初值敏感性、误差来源和结果可信度
熟练使⽤ C++，具备 Python 数据分析能⼒
熟悉 Eigen、OpenCV、Ceres 或 GTSAM 等常⽤⼯程组件
熟悉 Linux、ROS/ROS 2、Git、CMake，能够处理时间戳、坐标树、rosbag 和传感器驱动数据
具备严谨的实验设计与问题定位能⼒，能够⽤数据和指标解释标定误差，⽽⾮仅依赖可视化主观判断
工作职责
设计并实现相机、激光雷达、IMU、轮速计及机器⼈本体之间的联合标定算法，覆盖相机内参、传感器外参、时间偏移与运动学参数
构建可观测性分析、初值估计、⾮线性优化和鲁棒异常剔除⽅案，处理弱激励、遮挡、振动、温漂与机械装配偏差等真实场景问题
建⽴标定数据采集规范和⾃动质量评估体系，以重投影误差、点⾯残差、轨迹⼀致性、参数稳定性等指标判断标定结果是否可交付
开发离线与在线标定⼯具链，包括数据录制、数据完整性检查、批量求解、报告⽣成、参数版本管理和回归测试
与机械、硬件、驱动、SLAM、感知和测试团队协作，完成传感器布局评审、标定⼯装设计、问题定位和量产流程导⼊
分析机器⼈运⾏中的标定退化与参数漂移，建设健康监测、异常告警和必要时的在线⾃标定能⼒
沉淀技术⽂档、标定标准和验收边界，推动多机型、多传感器组合下标定流程的复⽤与⾃动化
优先资格
加分项：
算法经验：
使⽤过 Kalibr、CamOdoCal、LI-Calib、Autoware等标定⼯具
具备 VIO、LIO、SLAM、点云配准或 BundleAdjustment 经验
研究过⽆靶标、在线或⾃监督标定⽅法
⼯程经验：
有移动机器⼈、⽆⼈⻋或量产标定线落地经验
熟悉 PTP/PPS/硬件触发及多传感器时钟同步
有标定⼯装、⾃动报告和 CI 回归体系建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 具身智能是未来热点，职业前景广阔
- 涉及多传感器融合，技术含量高，可积累稀缺经验
- 对数学理论和算法功底要求极高，学习曲线陡峭
- 标定工作繁琐细致，需要耐心和严谨的实验态度
- 跨团队协作多，需要良好的沟通和推动能力
- 适合数学基础扎实、对机器人感知有浓厚兴趣，喜欢解决实际工程问题并追求技术深度的工程师
缺点 / 挑战
- 蚂蚁集团平台大，资源丰富，技术挑战多，成长快
角色解读
- 成为机器人感知与标定领域的专家，参与核心算法研发
- 向技术负责人或架构师方向发展，带领团队
- 借助具身智能浪潮，拓展到SLAM、VIO等更多前沿方向
- 设计并实现多传感器联合标定算法，确保机器人感知精度
- 开发离线与在线标定工具链，支持量产和运维流程
- 与机械、硬件、SLAM、感知团队协作，解决标定相关工程问题
- 扎实的数学基础：三维几何、李群李代数、概率统计、非线性优化
- 熟练的C++和Python编程能力，掌握Eigen、OpenCV、Ceres等库
- 熟悉多传感器标定原理、ROS/ROS2、Linux开发环境
申请策略
- 准备详细的标定项目案例，用数据体现解决实际问题的能力
- 了解蚂蚁集团在机器人、具身智能方面的业务布局，展示兴趣
- 突出传感器标定或相关SLAM项目经验，具体说明算法方法和效果
- 强调C++/Python编程能力及使用过的优化库和工具链
- 展示数学基础，如三维几何、非线性优化相关的课程或论文
- 学习Kalibr等主流标定工具，理解其原理和实现
- 补充VIO/LIO或SLAM相关知识，了解多传感器融合
- 练习ROS2开发，熟悉rosbag、坐标变换等
面试指南
- 先讲清理论基础，再结合实践细节，用具体数据说话
- 遇到陌生问题，可以拆解为问题定义、方案设计、验证评估三部分
- 强调问题定位思维，展示如何用数据和指标驱动决策
- 请解释相机-IMU联合标定的原理和关键步骤
- 如何设计一个鲁棒的标定数据采集流程？
- 你如何处理标定中的异常数据和参数漂移问题？
- 谈谈你在项目中使用过的非线性优化方法及其优缺点
- 如何量化评估标定结果的精度和可靠性？
职位点评
75
综合评分
大厂具身智能算法岗，技术前沿，薪资竞争力强，但办公灵活度一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、热衷前沿科技、愿意在快节奏环境中挑战自我的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活40
使命价值75
薪资福利
80较高
蚂蚁集团作为头部大厂，薪资福利普遍具有竞争力，但JD未具体说明薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
95较高
岗位处于具身智能前沿技术方向，技术栈新，成长空间大，能积累稀缺的标定和融合经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、ROS 2、Eigen、OpenCV、Ceres、GTSAM、PCL、Linux、Docker、CI/CD
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
工作地点需现场办公，未提及远程或弹性工时，作为大厂工程师可能有加班文化，但JD未明确。
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
75中等
具身智能是高速增长赛道，岗位对机器人感知精度有直接价值，但社会影响力不明显。
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
蚂蚁集团 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs