智元机器人
SLAM算法专家/工程师
SLAM算法专家/工程师
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
3Dgs
Fast-Lio2
Lio-Sam
Nerf
Orb-Slam
Ros2
Slam
Vins-Mono
双目视觉
AI 估算 · 30k–60k
SLAM算法专家岗位技术壁垒高，机器人赛道融资活跃，结合B轮公司、一线城市及量产经验要求，薪资处于市场较高水平。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于轮式仿人机器人的SLAM算法研发，包括视觉/激光SLAM建图、定位、标定以及双目视觉等核心任务
需要候选人熟悉主流SLAM算法（如ORB-SLAM、VINS-Mono等）并具备量产经验，同时能开发4D真值系统实现数据闭环
加入智元机器人（B轮），你将参与打造机器人感知系统的关键技术栈
最低要求
熟悉主流 SLAM 算法（如 ORB-SLAM、VINS-Mono、LIO-SAM、FAST-LIO2 等），具备视觉 SLAM 或激光 SLAM 实际量产经验
对图像/点云的动/静态场景要素进行检测和重建，包括实例追踪，实例分割等，形成表征环境的4D标注结果
熟悉手眼标定算法、各种传感器的内外参标定算法，具备多传感器联合标定的量产经验
有自动标注系统开发经验，能完成从算法研发到工程化落地的全流程
熟练掌握 C++ / Python 编程，熟悉 ROS / ROS 2 框架，具备良好的软件工程能力
工作职责
负责轮式仿人机器人视觉、激光SLAM以及语义SLAM算法，包括建图、全局定位，局部高精度定位，重定位等任务
负责机器人的EOL产线标定和在线标定工作
负责开发各种动静态要素的4D真值系统，并用于自动标注，并形成数据闭环
负责双目视觉算法的研发，输出实时、可靠、一致性强的深度信息
优先资格
有自动驾驶自动标注相关项目经验值优先
有地图/静态自动标注项目下的工作经验
有NERF或者3DGS相关项目经验者优先
有过双目立体视觉算法经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：接触最先进的SLAM、NERF/3DGS、自动标注技术，与行业大牛共事
- 赛道高景气：机器人行业处于爆发期，经验积累后议价能力强
- 公司发展快：智元机器人B轮阶段，成长空间大，期权可能
- 工作地点灵活：上海、北京双城可选
- 量产要求高：需要落地经验，对工程化能力要求严格
- 技术迭代快：需持续学习新算法（如NERF、3DGS），保持竞争力
- 适合有SLAM量产经验、追求技术深度和行业前沿的算法工程师，能适应快速迭代和工程落地的高强度工作
缺点 / 挑战
- 项目压力大：机器人demo到产品化需解决大量实际问题，可能加班
角色解读
- 向高级SLAM专家或技术总监方向晋升，主导机器人感知系统架构
- 横向拓展至自动驾驶、移动机器人等领域的感知算法岗位
- 积累闭环自动标注和4D重建经验后，可转向AI数据平台或仿真领域
- 负责轮式仿人机器人的SLAM算法开发，包括建图、定位、重定位等核心功能
- 开发EOL产线标定和在线标定算法，确保多传感器联合标定精度
- 构建4D真值系统，实现自动标注和数据闭环，提升感知系统性能
- 研发双目立体视觉算法，输出高可靠性的深度信息
- 精通主流SLAM算法（ORB-SLAM、VINS-Mono、FAST-LIO2等），并有量产落地经验
- 扎实的计算机视觉基础，包括实例分割、追踪、4D标注等
- 熟悉手眼标定、多传感器联合标定，具备工程化能力
- 熟练使用C++/Python和ROS/ROS2，有良好的软件工程习惯
申请策略
- 提前研究智元机器人的产品路线和技术博客，面试时展现对公司的兴趣
- 准备一个你独立负责的SLAM量产案例，包括遇到的问题和解决方案
- 重点突出SLAM量产经验，描述你主导的建图、定位或标定项目及效果
- 展示多传感器融合和自动标注系统开发经历，强调从算法到落地的全流程
- 列出熟练掌握的SLAM框架（ORB-SLAM、VINS等）和编程语言（C++/Python）
- 如果熟悉NERF/3DGS或双目视觉，务必单独列出
- 复习手眼标定和多传感器联合标定的数学原理及工程实现
- 了解最新SLAM动态（如基于学习的SLAM），补充4D自动标注系统知识
面试指南
- 对于量产项目问题：遵循STAR原则（Situation, Task, Action, Result），重点突出你的角色和技术难点攻克
- 对于算法对比问题：从原理、适用场景、计算效率、精度、鲁棒性等维度横向比较，展示系统性思考
- 对于标定问题：介绍标定原理（如手眼标定AX=XB）、具体步骤、工具链（如Kalibr, LiDAR-IMU标定）及实际效果
- 请详细介绍你参与的一个SLAM量产项目，包括技术选型、遇到的主要挑战及如何解决？
- ORB-SLAM、VINS-Mono和FAST-LIO2的优缺点对比？在何种场景下你会选择哪一个？
- 如何实现多传感器（相机、激光雷达、IMU）的联合标定？请讲一下标定流程和外参精度验证方法
- D真值系统如何搭建？自动标注的准确率如何保证？
- 你对NERF/3DGS在机器人SLAM中的应用有什么看法？
职位点评
68
综合评分
前沿机器人SLAM算法岗，技术成长空间大，薪资有竞争力，但工作强度高且缺少WLB信号。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的高速动机求职者，若重视生活平衡需谨慎。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资属于市场中上水平，B轮公司提供期权可能，但未明确披露福利细节。
薪资信号面议 (30K-60K/月)
成长发展
85较高
技术栈前沿（SLAM、自动标注、NERF/3DGS），公司处于快速成长期，能积累量产经验，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SLAM、ORB-SLAM、VINS-Mono、FAST-LIO2、ROS2、NERF、3DGS、双目视觉、自动标注
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工时或远程可能，机器人行业通常强度较高，且上海/北京通勤成本大。
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
机器人行业属于高速增长赛道，产品能推动智能制造和家庭服务，社会影响力中性略偏正向。
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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