智元机器人
视觉SLAM实习生
视觉SLAM实习生
发布于 大约 24 小时前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Imu
Kalibr
Slam
Vins-Fusion
Vio
多传感器融合
Orb-Slam2
AI 估算 · 3k–6k
上海实习生薪资，结合机器人领域热门程度，估计月薪3000-6000元。
职位详情
关于这个职位
作为视觉SLAM实习生，你将参与机器人核心视觉定位与建图系统的开发与优化，涉及单目/双目/RGB-D、多传感器融合等前沿技术
适合对SLAM/VIO有扎实基础、熟悉C++/Python的在校学生，积累实际工程经验
最低要求
计算机，数学，自动化，电子等相关专业本科及其以上学历
掌握传统SLAM框架(ORB-SLAM2/3, VINS-FUSION)以及多传感器融合基础;
熟悉 C++ 或 Python（至少一门扎实）;
熟悉 Linux 开发环境（Ubuntu）;
工作职责
参与视觉 SLAM / VIO 系统的开发与优化（单目 / 双目 / RGB-D）
参与相机标定与数据处理（如使用 Kalibr）
处理多传感器数据（IMU / 相机），实现时间同步与数据对齐
负责多传感器融合，提高SLAM/VIO的精度和鲁棒性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的机器人视觉技术，如SLAM、VIO、多传感器融合
- 实习期间能积累实际工程经验，参与真实机器人产品开发
- 智元机器人处于B轮融资，发展迅速，有机会转正并成为早期核心成员
- 实习期间可能需要快速学习多种工具和框架
- 机器人行业产品迭代快，工作节奏可能较快
- 适合计算机、自动化等相关专业的研究生或优秀本科生，对视觉SLAM有浓厚兴趣，希望将理论应用于实际机器人系统
缺点 / 挑战
- SLAM技术门槛较高，需要扎实的数学和编程基础
角色解读
- 从实习生转正为初级SLAM工程师，参与更多实际机器人项目
- 深入学习视觉SLAM前沿算法，如语义SLAM、基于深度学习的SLAM
- 向系统架构师或技术专家发展，主导机器人感知模块设计
- 开发和优化视觉SLAM/VIO系统，包括单目、双目、RGB-D等传感器方案
- 进行相机标定和多传感器数据同步处理
- 实现多传感器融合算法，提升定位与建图的精度和鲁棒性
- 扎实掌握传统SLAM框架如ORB-SLAM2/3、VINS-FUSION
- 精通C++或Python编程，具备Linux开发环境经验
- 理解多传感器融合基础及时间同步、数据对齐方法
申请策略
- 在求职信中表达对机器人技术和SLAM的热情，并提及对智元机器人产品的了解
- 面试前可准备一个简单的SLAM样例项目，展示代码和算法理解
- 突出SLAM相关的课程项目或科研经历，如ORB-SLAM2、VINS-FUSION的使用经验
- 强调C++/Python编程能力，附上GitHub代码仓库或技术博客
- 展示多传感器融合或相机标定的相关实践
- 提前复习SLAM基础理论，如卡尔曼滤波、非线性优化、李代数
- 实操Kalibr等标定工具，了解多传感器时间同步方法
- 熟悉Linux系统编程和CMake构建工具
面试指南
- 对于算法框架问题，先概述整体流程，再深入关键模块
- 对于编程问题，结合实际项目经验，给出具体实现思路
- 对于数学推导问题，保持清晰逻辑，必要时写公式
- 请解释ORB-SLAM2的系统架构和关键模块
- 如何实现IMU与相机的时间同步？
- 描述VIO中视觉惯导紧耦合的基本流程
- C++中多线程编程如何保证数据一致性？
- 如何处理SLAM中的回环检测和全局优化？
职位点评
64
综合评分
前沿技术实习，发展性强，薪资较低，WLB一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
适合追求技术成长、对薪资和灵活性要求不高的学生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
40较低
实习薪资较低，但提供机器人领域前沿项目经验，福利不明显。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展
85较高
该职位涉及前沿技术栈（SLAM、VIO、多传感器融合），能极大提升技能，但未提及培训或晋升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SLAM、VIO、ORB-SLAM2、VINS-FUSION、多传感器融合、Kalibr
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，上海核心区域，未提及灵活工作时间。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
机器人行业属于高速增长赛道，但职位未强调社会意义。
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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