AR Creator 算法工程师

负责 AR-HUD 中相关算法的开发与优化，包括延时补偿、抖动补偿、虚实对齐/注册、畸变校正、在线/离线标定等算法；

负责车辆位姿估计，利用相机、IMU、RTK/GNSS、轮速等多源信息进行车辆状态估计，提升位姿输出的精度、稳定性和实时性；

负责基于图像信息估计车辆前方车辆、行人、路面、车道线、可行驶区域等目标与场景信息，支持 AR-HUD 虚实融合与安全提示；

负责多传感器标定与时间同步，包括相机内参/外参标定、相机-IMU 标定、相机-RTK/轮速标定、时间同步及多坐标系统一；

参与视觉 SLAM/VIO、多传感器融合滤波与非线性优化算法的工程化实现，完成算法在车端平台上的部署与性能优化；

参与相关算法在实车上的调试、验证与落地，完成数据采集、回放评测、问题定位和 badcase 闭环；

与产品、嵌入式、测试等团队协作，推动算法从原型验证到量产落地。

计算机视觉、机器人、电子信息、自动化等相关背景，硕士及以上学历；

熟练掌握 C++、Python，具备良好的代码实现、工程化与调试能力，熟悉 Linux、Git、CMake 等开发工具；

深入了解 Camera、IMU、RTK/GNSS 等传感器特性，熟悉传感器内参和外参标定方法，具备时间同步与坐标变换相关经验；

精通视觉 SLAM 和 VIO 原理，熟悉 VINS、OpenVINS、SVO、Basalt、ORB-SLAM 等至少一种开源算法；

具备视觉-IMU-RTK/轮速等多传感器融合实际项目经验，熟悉卡尔曼滤波、滑动窗口优化、因子图优化等融合方法；

精通多视图几何、Kalman 滤波、非线性优化和概率论，熟悉相机模型、特征法/直接法视觉里程计、深度估计等相关技术；

具备较强的算法工程化能力，能够完成算法在实车平台上的实时性优化、资源约束适配与稳定性提升；

具备良好的问题分析能力、实车调试经验和团队沟通协作能力。

加分项

具备 AR-HUD 相关产品经验者优先；

具备多相机、相机-IMU、相机-RTK 等时间同步设备搭建与标定经验者优先；

具备深度学习相关算法在检测、分割、深度估计等方向落地经验者优先；

具备车端嵌入式平台算法部署、实时性能优化或 ROS/ROS2 工程经验者优先；