视觉大模型三维重建算法工程师

1. 负责基于 LiDAR / IMU / 里程计 / 相机 等多传感器的 SLAM 建图与定位算法实现与优化，负责环境的稠密点云重建与地图后处理（如网格化、纹理贴图等），并完成工程化落地；

2. 负责 NeRF、3D Gaussian Splatting（3DGS）、VGGT等前沿技术在实际场景中的应用，提升三维重建的精度与实时性；

3. 负责实时SLAM与3DGS技术融合算法开发、测试与应用；

4. 负责基于激光点云模型与图像融合的3DGS等前沿算法的开发与应用；

5. 结合融合后的3DGS 地图，进行视觉导航定位，分析地图质量与定位结果对路径规划效果的影响；

6. 在 linux/windows系统下完成系统集成、测试与部署，保障系统在真实场景中的稳定运行。

1. 计算机、机器人、自动化、电子信息、数学等相关专业，研究生及以上学历，具备 SLAM 或导航相关工程经验，工作年限：3年及以上传感器开发及多传感器融合算法研发经验，有视觉三维重建成功落地项目者优先；

2. 熟悉 SLAM 的基本算法流程与系统结构，理解稀疏建图与稠密建图的区别与实现方法，能够对现有算法进行分析与改进；

3. 熟悉计算几何相关算法，了解 TSDF、Poisson Surface Reconstruction 等常见的表面重建算法；

4. 熟悉 LiDAR / IMU / Camera 等传感器特性，具备多传感器数据处理或融合经验；

5. 理解并使用过常见NERF、3DGS、VGGT、多传感器融合建图等算法；

6. 编程能力扎实，熟练使用 C++，熟悉 Linux 开发环境及 ROS系统集成；

7. 熟练使用 Git 进行版本管理，了解 Docker 等容器化工具在开发与部署中的基本使用方式。

8.具备强烈的责任心、良好的团队合作精神和解决问题的能力。

优先条件（加分项）：

1.有实际的行业应用经验（如电力巡检、、森林消防、测绘、农业植保、安防、智慧城市等）

2.参与或研究无人机在复杂环境下的实时局部路径规划、全局任务决策等相关算法。

3. 熟悉 GTSAM / Ceres 等非线性优化库，了解因子图与滑窗优化方法；

4. 有复杂或退化场景下 SLAM / Navigation 稳定性优化经验；