职位描述1.负责自动驾驶多地图场景下的定位算法研发，涵盖轻量地图（SD、SDPro、LD）、高精地图适配的定位方案设计、开发与迭代优化； 2.深耕粒子滤波、误差状态卡尔曼滤波（ESKF）、地图匹配等核心定位算法，实现多源传感器数据与地图数据的精准融合、位姿估计与动态校正； 3.针对隧道、高架、城区楼宇遮挡、无GNSS信号、弱纹理等复杂疑难场景，优化定位算法鲁棒性，解决定位漂移、跳变、匹配失败等问题； 4.搭建定位算法离线与在线评测体系，基于实车路测、仿真数据完成精度、稳定性、实时性量化评估，推动问题闭环迭代； 5.负责定位算法的工程化落地、车载端嵌入式平台移植与性能调优，兼顾算力占用与定位实时性，满足车规量产要求； 6.协同感知、建图、规控、地图团队，完成定位模块与上下游链路联调，保障定位输出与地图、规划模块的高效适配。任职要求1.本科及以上学历，计算机、自动化、机器人、测绘工程、电子信息、人工智能等相关专业； 2.2年及以上自动驾驶定位算法研发经验，精通粒子滤波、ESKF、地图匹配等核心定位算法原理与工程实现； 3.熟悉轻量地图（SD/SDPro/LD）、高精地图的地图结构与数据特性，有地图适配定位项目研发经验者优先； 4.精通C++/Python编程，具备扎实的工程编码、调试与算法落地能力，熟悉ROS/ROS2开发环境； 5.具备扎实数学基础，精通线性代数、概率统计、最优估计与滤波算法，具备较强的问题分析与排查能力； 6.了解GNSS/IMU/轮速/激光雷达/视觉等传感器定位原理，有多传感器融合定位经验者优先。 加分项： 1.在ICRA、IROS、CVPR等顶会发表定位、SLAM、多传感器融合相关学术论文； 2.有自动驾驶量产定位模块开发、车规级算法部署与功能安全适配经验； 3.熟悉Apollo、Autoware等开源自动驾驶框架，有定位模块二次开发与适配经验； 4.熟悉CUDA/TensorRT异构加速，具备嵌入式平台算法优化与性能调优经验。
