智元机器人
Slam算法实习生（轮式机器人方向）
Slam算法实习生（轮式机器人方向）
发布于 2 天前实习/见习
上海市 / 北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
软件工程
Fast-Lio2
Lio-Sam
Orb-Slam
Ros
Ros 2
Slam
Vins-Mono
三维重建
自动标注
AI 估算 · 4k–8k
实习岗位，薪资参考上海/北京SLAM算法实习生市场水平，按日薪200-400元估算，每月约4000-8000元。
职位详情
关于这个职位
该实习生岗位专注于轮式机器人的SLAM算法与三维重建技术
你将参与视觉与激光SLAM算法的研发优化，开发4D真值系统用于自动标注，并从事语义SLAM算法的探索
适合对机器人感知、SLAM和计算机视觉有浓厚兴趣的在校学生
最低要求
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
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
熟悉三维重建/SFM等算法原理，熟悉目前主流的三维重建算法
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与激光SLAM算法、三维重建算法的研发与优化
负责开发各种动静态要素的4D真值系统，并用于自动标注
负责地图数据处理算法的研发，将重建的场景真值用于模型训练并形成数据闭环
负责语义SLAM算法的研发，包括语义建图、语义定位以及语义重定位等
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触到前沿的SLAM与三维重建技术，技术成长迅速
- 公司处于B轮融资阶段，发展潜力大，有机会参与量产项目
- 工作地点在上海和北京，团队技术氛围浓厚
- 涉及自动标注和工程化落地，需较强的编程和调试能力
- 适合计算机视觉或机器人方向的研究生，具备扎实的SLAM理论和C++编程基础，渴望在实践中提升算法工程化能力
缺点 / 挑战
- 实习岗位要求较高，需熟悉多种SLAM算法并有量产经验，对新手有一定门槛
- 可能面临较大工作压力，需要快速学习和产出
角色解读
- 从实习生转为正式SLAM算法工程师，参与核心模块开发
- 向高级SLAM专家或系统架构师发展，主导复杂感知系统设计
- 横向拓展至自动驾驶、机器人导航等热门领域
- 负责轮式机器人视觉与激光SLAM算法的研发与优化，提升机器人定位与建图精度
- 开发动静态要素的4D真值系统，用于自动标注，加速模型训练
- 参与语义SLAM算法研发，实现语义建图与定位
- 处理地图数据，形成数据闭环，持续改进算法性能
- 扎实的SLAM理论基础，熟悉ORB-SLAM、VINS-Mono等主流算法
- 熟练掌握C++/Python编程，熟悉ROS/ROS 2框架
- 具备多传感器标定与三维重建经验，了解NERF或3DGS优先
- 良好的工程能力，能完成算法到产品的落地
申请策略
- 在简历中附上GitHub链接，展示个人代码项目
- 了解智元机器人的产品方向（如轮式仿人机器人），在面试中体现对公司的兴趣
- 突出SLAM相关项目经历，尤其是视觉或激光SLAM的实际落地经验
- 强调C++/Python编程能力，以及ROS使用经验
- 列出三维重建、自动标注或NERF相关项目，展示技术深度
- 如有自动驾驶或机器人竞赛经历，务必提及
- 深入学习ORB-SLAM3、LIO-SAM等源码，理解算法细节
- 动手搭建ROS系统，实践多传感器标定
面试指南
- 先讲算法核心思想，再结合实际项目经验，最后总结优缺点
- 回答项目经历时，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 对于开放性问题，展现思考深度，可适当承认不足并提出改进思路
- 请详细解释ORB-SLAM3中视觉惯性紧耦合的原理
- 你如何实现多传感器联合标定？手眼标定的流程是怎样的？
- 描述一个你参与过的SLAM项目，遇到哪些挑战及如何解决？
- 对NERF和3DGS的理解是什么？它们有哪些优缺点？
- 如何在ROS中实现一个激光SLAM节点？
职位点评
61
综合评分
技术前沿、成长迅速，但薪资普通且WLB一般。
更适合这类人
适合以技术成长为首要目标，能接受现场办公和一定工作强度的实习生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利50
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利
50较低
实习薪资水平中等，但提供技术成长机会；福利未在JD中提及，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
85较高
该岗位涉及前沿SLAM和三维重建技术，能极大锻炼算法和工程能力，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SLAM、ORB-SLAM、VINS-Mono、LIO-SAM、FAST-LIO2、三维重建、NERF、3DGS、ROS
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
需现场办公，工作地点在上海/北京，未提及弹性工作或远程，WLB信号弱。
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
机器人和SLAM技术是热门赛道，对自动驾驶和智能机器人有社会价值，但JD未直接强调使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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