大疆车载/无人机业务招聘：SLAM、地图定位、感知、机器学习方向

大疆车载介绍

大疆车载是大疆旗下专门提供智能驾驶服务的品牌，自2016年起专注于智能驾驶系统及其核心零部件的研发、生产、销售等服务。公司拥有一支创新能力强、经验丰富的团队，截至2020年底，核心研发人员超过500人，硕博士比例达87%，大部分都有在机器人与人工智能领域的顶级院校、科研机构与国际知名OEM及Tier 1学习或工作的经历。在智能制造与质量体系建设方面，大疆车载亦建立起一支超过200人的工程团队，其中90%的工程师来自知名OEM与Tier1厂商，可为智能技术量产提供强力支持。

岗位地点及薪资

工作地点：深圳

薪资：业内极具竞争力的薪资（你懂的）

招聘类型：社会招聘

简历接收邮箱

简历投递邮箱：mikael.sun@dji.com

简历标题：计算机视觉life推荐+姓名+岗位

1.SLAM算法方向（智能驾驶业务）

工作职责

负责高精度地图和定位的研发工作。包括但不限于：

1. 设计创建可扩展、可增量更新的高精度地图；
2. 开发多传感器融合算法，提高地图的精度；
3. 自动化地图的大规模采集、生成、标注、校验和修订的整个流程；
4. 设计实现实时定位算法，以及对算法定位性能的测试与评估。

任职要求

1. 计算机、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历；
2. 熟悉C++/C，扎实的算法和数据结构知识；
3. 熟悉地图和定位相关的算法和框架，例如：Visual SLAM、Visual Odometry、Lidar SLAM、VO/VIO 等等；
4. 熟悉Lidar、Camera、GPS、IMU等多传感器融合及组合导航算法；
5. 有大规模数据处理有丰富的系统经验；
6. 具备扎实的数学能力，熟悉几何、统计和机器学习算法与理论等，熟悉计算机视觉或者深度学习等知识，熟悉常用的优化方法， 熟悉卡尔曼滤波、粒子滤波等相关理论；
7. 有自动驾驶系统地图创建、ADAS系统地图开发或城市测绘建图经验，了解特征地图、栅格地图、拓扑地图、点云地图等不同地图表征形式和作用；
8. 有基于配准、概率、优化、机器学习等方法实现移动机器人定位工作的开发经验；
9. 有视觉、激光、IMU/GPS等多传感融合建图及组合导航经验。

2.软件工程-地图与定位方向（智能驾驶业务）

工作职责

1. 负责离线大规模建图软件需求和方案设计，将算法落地为以大数据平台为基础的分布式生产软件，支撑多种数据源、大规模离线自动标注和生产；
2. 负责高精地图与定位相关的自动测试、质检、可视化、benchmark、profiling等工具链和平台建设，提升开发效率；
3. 支撑车端地图与定位相关算法的工程化落地，设计并优化软件架构，持续提升代码质量。

任职要求

1. 计算机、软件工程或相关专业，本科以上学历，2年以上C/C++、Python开发经验；
2. 熟悉C++语言，有较强的工程能力，有C++项目落地经验；
3. 熟悉常用的设计模式、数据结构及算法；
4. 熟悉python语言，具备使用python搭建可视化分析工具的能力；
5. 了解分布式计算和大数据处理系统；
6. 追求整洁、高效、可维护的代码；
7. 具备出色的owner意识和主动性，能够独立进行业务问题分解，并推动问题的解决；
8. 具备较强的学习能力、团队协作精神，乐于接受新事物和新挑战。

加分项

1. 大规模地图生产经验，熟悉NDS、OpenDrive等地图格式；
2. 定位、高精度地图类项目落地经验；
3. SLAM或GIS相关算法经验；
4. 大数据和离线分布式处理分析经验。

3.感知算法方向（智能驾驶业务）

工作职责

负责自动驾驶系统感知算法相关的研发，包括但不限于:

1. 对图像、点云等数据中的静态场景要素的检测和追踪，如车道线、路沿、地标、路牌、交通标志等；
2. 对图像、点云等数据中的动态场景要素的检测和追踪，如行人、车辆、其他运动障碍物等；
3. 融合异构传感数据的场景目标检测和跟踪，对单类数据源感知结果进行优化；
4. 基于不同场景要素的语义、拓扑等关系或结合结合地图先验进行互相校验，给出不同场景要素的置信度评估；
5. 给自动驾驶系统的地图创建和定位提供有力支撑；
6. 给自动驾驶系统的预测决策规划系统提供有力支撑。

任职要求

1. 计算机、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历；
2. 熟悉C++/C或Python，扎实的算法和数据结构知识；
3. 精通以下领域的技术之一：
   a. 多视图几何和计算机视觉技术
   b. 深度学习
   c. 滤波和优化算法，例如卡尔曼滤波或粒子滤波，以及常见全局和局部、离散和连续优化方法
   d. 感知传感技术应用（了解常见传感器的基本性能，例如摄像头、毫米波雷达、超声雷达以及他们的应用，熟悉基本的多源信息融合策略）
4. 具备良好的数学能力，熟悉几何、统计和机器学习算法与理论等；

加分项：

1. 有自动驾驶系统或ADAS系统感知算法开发经验，如车道线识别，障碍物识别及跟踪等；
2. 有视觉、激光雷达、毫米波雷达等传感器融合经验；
3. 在CVPR、ICCV、ECCV、IROS, ICRA等视觉或者机器人领域的会议或期刊上发表过论文；
4. 有相关基本技能的竞赛经验，例如ACM, 机器人大赛，无人车比赛等。

4.机器学习算法方向（智能驾驶业务）

工作职责：

1. 负责预研基于视觉/激光点云的物体检测与追踪、车道线检测、道路拓扑理解、关键点检测、语义分割等算法；
2. 负责预研基于深度学习的时序和多传感器信息融合算法；
3. 负责预研自动驾驶场景的车辆轨迹预测、行人意图推断等算法；
4. 负责预研深度学习模型量化和加速、AutoML、分布式训练等基础技术；
5. 负责与嵌入式工程师协作，针对产品平台进行算法优化和部署。

任职要求：

1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业硕士及以上学历；
2. 具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python进行开发；
3. 熟练使用至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow等）；
4. 有物体检测、目标追踪、语义分割、关键点检测等科研或开发经验者优先；
5. 有点云数据处理、立体视觉、多视图几何、多传感器融合等科研或开发经验者优先；
6. 有AutoML、模型加速和优化、分布式训练算法开发经验者优先；
7. 在计算机视觉或机器人顶级会议/期刊上发表过论文者优先；
8. 具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。

5.感知算法方向（无人机业务）

工作职责

负责无人机系统的感知算法相关研究、开发与产品化，包括但不限于：

1. 负责研发基于视觉传感器的单双目深度感知方法并落地产品；
2. 负责研发基于激光／视觉的3D场景在线建图、实时运算，支持决策规划相关模块，落地产品；
3. 负责研究视觉相机、激光雷达、TOF等传感器的特性，开发相关的标定与自标定方法并落地产品；
4. 负责基于不同场景的语义信息以及拓扑关系，支持系统的定位感知、决策规划，落地产品；

任职要求

1. 计算机、自动化、数学等相关专业， 硕士或以上学历；
2. 熟悉C/C++/Python，有一定的开发经验；
3. 具备扎实的算法和数据结构等知识，具有良好的数学能力，熟悉几何、统计、机器学习算法等相关理论；
4. 精通以下领域的技术之一：
   a. 多视图几何和计算机视觉技术；
   b. 深度学习；
   c. 滤波和优化算法，包括但不限于卡尔曼滤波、非线性优化等方法；
   d. 传感器技术，了解机器人系统不同传感器的特性，以及多源信息融合策略，包括但不限于视觉传感器、激光雷达、3D tof以及毫米波雷达等；

加分项：

1. 熟悉机器人系统，了解其各模块及相关知识；
2. 具有机器人系统、SLAM、传感器融合、三维重建等相关领域开发经验，有产品落地者优先；
3. 代码能力优秀，可读性强，有长时间维护软件工程经验；
4. 系统能力强，动手能力强；
5. 在相关领域主流会议或期刊发表过论文 (包括但不限于CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/ICML/ICLR/IROS/ICRA)；