SLAM / 三维重建算法实习生

1. 研发面向真实场景的实时 SLAM 系统（视觉 / 视觉-惯性 / LiDAR / 多传感器融合），让机器人在场景中实时知道"我在哪、周围是什么"。

2. 负责大规模场景的三维重建与数字化（NeRF / 3DGS / 传统 MVS），输出稠密点云、网格、占用栅格与高斯地图。

3. 构建"采集 → 重建 → 优化 → 交付"的场景数字化 pipeline，支撑下游仿真、世界模型与真机对接。

4. 针对客户真实场景（工厂 / 仓库 / 商场 / 户外）的纹理缺失、动态物体、大尺度漂移做鲁棒性优化。

5. 将重建结果封装为标准场景资产（USD / GLB / 点云格式），配合 AI 应用与应用工程师完成可视化交付。

6. 跟踪 SLAM / 三维重建领域前沿（CVPR / ICRA / IROS / RSS），推动算法在工程侧的落地

1. 硕士及以上学历，计算机、机器人、自动化、测绘、数学等相关专业。

2. 具备扎实的数学基础（线性代数、概率统计、最优化）与机器学习基础。

3. 熟练掌握 C++ 与 Python，有实际编码项目经历（课程项目 / 竞赛 / 开源均可）。

4. 熟悉计算机视觉基础（多视图几何、特征提取与匹配、相机模型）。

5. 满足以下任一条件者优先：做过 SLAM / 三维重建相关课题；有机器人 / 自动驾驶竞赛经历（RoboMaster、中国机器人大赛、ICRA 挑战赛等）；有论文或开源贡献；有相关实习经历。

你将获得：

1. 直接参与真实客户场景的数字化交付，算法从 0 到 1 落地到产品。

2. 与技术牵头及核心研发 1v1 带教，早期成员享有更大的技术决策权。

3. 完整的算力资源与数据资源，支持前沿方向探索与论文发表