智元机器人
SLAM算法工程师-灵犀业务部
SLAM算法工程师-灵犀业务部
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
3Dgs
Nerf
Opencv
Ros
Slam
卡尔曼滤波
多传感器融合
定位建图
AI 估算 · 25k–45k
深圳SLAM算法工程师需求旺盛，B轮公司薪资有竞争力，中位数约35k/月。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责机器人 SLAM 算法的研发与落地，包括多传感器融合、高精度定位建图、地图管理及前沿算法（如 NeRF/3DGS）的预研
适合有扎实 C++ 和 SLAM 理论基础、对机器人感知技术充满热情的中级工程师
最低要求
熟练掌握C++及Linux系统，两年及以上C++编程经历，熟练使用ROS、opencv等常见库
掌握SLAM领域常见数学知识，掌握李群李代数，熟悉图优化或卡尔曼滤波
熟悉至少以下三种SLAM框架中的一种：
视觉框架（例如Vins系列、ORB-SLAM系列、MSCKF、SVO等）
激光SLAM框架（例如Fast-LIO系列、Cartographer、LIO-SAM、GMapping、LOAM系列等）
激光视觉融合框架（例如LVI-SAM、LIVO等）
工作职责
负责多传感器融合、适配动静态场景的高精度定位建图算法的设计、开发与落地
负责室内外2D/3D地图（如height map，grid map，sdf map等）的构建
负责设计并实现机器人端及云端的地图管理框架，包含地图传输、复用、编辑等地图应用的开发
负责各类摄像头及激光传感器内外参标定，对传感器数据进行滤波，运动补偿等
负责前沿建图及定位方案的预研和落地，包括NeRF / 3DGS / 语义地图 / 端到端SLAM方案等算法突破
优先资格
加分项：三维视觉重建及类似项目开发的经历优先
加分项：熟悉基于学习的特征提取/匹配/闭环检测者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于机器人感知核心赛道，技术前沿性强，个人成长空间大
- 涉及多传感器融合和多种SLAM框架，技能积累丰富，市场价值高
- 公司属于中大型企业且B轮，资源相对充足，产品落地机会多
- 算法研发对数学和编程功底要求高，需要持续学习前沿论文
- 多传感器融合调试复杂，现场问题排查可能耗时较多
- 行业竞争激烈，需紧跟技术趋势，否则容易落后
缺点 / 挑战
- 适合对机器人定位建图有浓厚兴趣、具备扎实数理基础和C++能力的中级工程师，乐于挑战前沿技术并愿意深入工程落地
角色解读
- 技术线：从SLAM工程师向高级算法专家或首席科学家发展，深耕定位建图领域
- 横向拓展：可转向机器人全栈感知、自动驾驶决策规划等方向
- 管理线：带领团队负责整个感知模块的技术架构和项目交付
- 设计并实现多传感器融合的高精度定位与建图算法，确保机器人在复杂环境中稳定运行
- 构建和优化各类2D/3D地图，管理地图的传输、复用和编辑等应用
- 进行传感器标定和数据预处理，包括滤波、运动补偿等
- 预研和落地前沿算法如NeRF、3DGS、语义地图等，推动技术迭代
- 扎实的C++编程能力和Linux系统操作经验，熟练使用ROS和OpenCV
- 深入掌握SLAM相关数学知识，包括李群李代数、图优化和卡尔曼滤波
- 熟悉至少一种主流SLAM框架（视觉、激光或融合），具备实际项目经验
- 加分：三维视觉重建或基于学习的特征提取与匹配经验
申请策略
- 面试前了解公司机器人产品线及使用的传感器类型，准备相关思考
- 准备一个完整的SLAM项目案例，从问题到解决方案再到效果，体现工程思维
- 突出SLAM相关的项目经验，特别是多传感器融合或建图的实际落地案例
- 列出精通的具体SLAM框架及其改进或应用成果，如ORB-SLAM、Fast-LIO等
- 展示C++和Linux的熟练程度，附加代码仓库或性能优化经验
- 若参与过三维视觉重建或深度学习项目，需明确标注
- 系统复习李群李代数和图优化理论，确保数学推导清晰
- 动手复现一两个主流SLAM框架（如ORB-SLAM3或LIO-SAM），加深理解
面试指南
- 对于原理类问题：先定义概念，再阐述公式或流程，最后结合实例说明
- 对于项目类问题：采用STAR法则，描述场景、任务、行动和结果，突出个人贡献
- 对于开放性问题：先给出主流观点，再提出自己的思考或改进方向，体现创新能力
- 请解释图优化在SLAM中的作用，并对比与卡尔曼滤波的优缺点
- 描述一次多传感器融合定位的项目经历，遇到的主要挑战和解决方法
- 如何解决回环检测中的感知歧义问题？如果特征点较少怎么办？
- 你对NeRF应用于建图有何看法？可能的关键难点是什么？
- C++中的智能指针如何管理内存？在多线程SLAM中如何避免数据竞争？
职位点评
69
综合评分
前沿技术栈、高成长性，但工作强度不明、办公灵活性一般。
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
最适合以技术成长和前沿探索为核心动机的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
JD未明确薪资和福利，但机器人行业B轮公司薪资通常有竞争力，稳定性一般。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及多传感器融合、前沿算法（NeRF/3DGS），技术栈前沿，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SLAM、多传感器融合、NeRF、3DGS、图优化、卡尔曼滤波
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或加班情况，深圳科技园通勤一般。
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
机器人行业高速增长，技术创新性强，对社会智能化有推动作用。
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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