智元机器人
Slam算法工程师-Genie业务部
Slam算法工程师-Genie业务部
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
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
Ros
Slam
Vins-Mono
Vln
AI 估算 · 30k–55k
人形机器人赛道火热，SLAM算法稀缺，B轮融资中大型企业，预计月薪30-55K，14薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责轮式人形机器人的SLAM算法研发，包括视觉与激光SLAM、三维重建、语义SLAM及VLN导航算法
你将参与从算法设计到量产落地的全流程，使用C++/Python和ROS框架，在机器人领域前沿技术栈中工作
适合有SLAM量产经验、熟悉NeRF/3DGS等技术的算法工程师
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
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
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
熟悉三维重建/SFM等算法原理，熟悉目前主流的三维重建算法，如Nerf与3DGS技术
有VLN等算法研发或者量产经验
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
负责轮式人形机器人视觉与激光SLAM算法、三维重建算法，标定算法的研发与优化
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
负责开发各种动静态要素的场景重建与真值系统，并用于自动标注，形成数据闭环，不限于传统感知，以及Nerf与3DGS技术
研发视觉、语言与空间记忆的VLN算法，使机器人能够理解自然语言指令，在未知环境中自主规划路径，安全顺利的完成导航任务，并具备记忆能力
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VLN相关经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 人形机器人是未来十年高增长赛道，技术天花板高
- 公司处于B轮融资阶段，技术团队氛围浓厚，有机会参与前沿算法量产
- 使用NeRF/3DGS等新兴技术，技能积累市场价值高
- 薪资有竞争力，且处于上海核心科技圈
- 算法量产落地难度大，要求扎实的工程能力
- 人形机器人行业尚在早期，产品化路径不确定
- 竞争激烈，需要持续跟进最新研究成果
缺点 / 挑战
- 适合热爱机器人技术、有SLAM量产经验、希望挑战前沿算法的资深工程师
角色解读
- 纵向发展为SLAM/机器人定位专家，主导核心算法架构
- 横向拓展至机器人全栈感知或自动驾驶领域
- 可晋升为技术负责人或算法团队管理岗
- 研发轮式人形机器人的视觉与激光SLAM算法，实现环境感知与定位
- 开发语义SLAM和三维重建算法，结合NeRF/3DGS技术构建高精度场景模型
- 设计VLN算法，使机器人能理解自然语言指令并在未知环境中自主导航
- 建设自动标注系统，形成数据闭环，优化算法性能
- 精通SLAM核心算法（ORB-SLAM、VINS-Mono等）及多传感器标定
- 熟悉三维重建和NeRF/3DGS技术，具备实际量产经验
- 扎实的C++/Python编程能力，熟练使用ROS/ROS2框架
- 有自动标注系统和数据闭环开发经验
申请策略
- 了解智元机器人旗下产品线（如远征A2），在面试中展示对其技术路线的理解
- 准备一个完整的SLAM系统案例，从算法到工程落地的讲解
- 突出SLAM量产项目经历，具体说明算法改进效果
- 详细描述NeRF/3DGS或VLN相关研发成果
- 强调多传感器标定和自动标注系统的实际应用
- 展示C++/Python工程化能力，如代码优化、系统架构
- 若缺少NeRF/3DGS经验，可快速学习主流框架（如Instant-NGP）
- 熟悉ROS2的通信机制和模块化开发
面试指南
- 先解释算法原理，再结合项目经验说明选型依据
- 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述具体问题及解决方案
- 区分学术界和工业界差异，强调实际效果和工程约束
- 请详细对比ORB-SLAM3和VINS-Mono的优缺点，并说明你在量产中如何选择？
- 如何利用NeRF构建可编辑的3D场景地图？
- 描述一个你解决过的SLAM工程化难题，比如回环检测失效或标定误差
- VLN中如何融合语言指令与空间记忆？
- 自动标注的精度如何保证？数据闭环对算法提升的具体案例
职位点评
71
综合评分
前沿机器人算法岗，技术成长快，薪资偏高，但WLB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、愿意投入时间攻坚前沿算法的求职者。
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90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资市场水准偏高，B轮融资提供一定稳定性，但未明确福利，竞争力中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-55K/月）
成长发展
90较高
前沿技术栈（NeRF/3DGS/VLN），量产经验积累快，成长空间大，但未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SLAM、NeRF、3DGS、VLN、ROS2、C++、Python
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，上海办公室未明确位置，可能需加班，WLB信号不明确。
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
70中等
人形机器人行业属于高速增长赛道，技术推动社会进步，有一定正向影响，但未提及使命感。
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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