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更新于 11月24日

本體適配工程師(無人車方向)

1.8-2.8萬
  • 北京海淀區(qū)
  • 3-5年
  • 碩士
  • 全職
  • 招1人

職位描述

C++Python機器學(xué)習(xí)算法SLAM無人車SIM2REALROS/ROS2框架人工智能
【崗位職責】
1 、核心適配與集成: 負責無人車本體與公司核心“具身大腦”算法的深度集成與適配工作,你是連接算法虛擬世界與物理現(xiàn)實世界的關(guān)鍵橋梁。
算法部署與調(diào)優(yōu): 基于ROS/ROS2框架,負責SLAM、視覺導(dǎo)航等核心算法在真實無人車平臺上的部署、參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能驗證,確保其在復(fù)雜場景下的穩(wěn)定與高效。
2 、Sim2Real閉環(huán): 主導(dǎo)或參與Sim2Real(仿真到現(xiàn)實)的全流程,在Gazebo、Isaac Sim等仿真環(huán)境中驗證算法,并系統(tǒng)性地解決從仿真遷移到現(xiàn)實過程中出現(xiàn)的傳感器差異、模型泛化、環(huán)境擾動等核心問題。
3 、硬件系統(tǒng)駕馭: 負責無人車傳感器(如激光雷達、深度相機、IMU、輪式編碼器等)的精確標定、數(shù)據(jù)同步與驅(qū)動程序開發(fā),確?!案泄佟毕到y(tǒng)的準確性。
實車測試與故障排查: 進行大量的實車道路測試,快速定位并解決系統(tǒng)在真實動態(tài)場景中出現(xiàn)的軟硬件耦合問題,持續(xù)優(yōu)化車輛的魯棒性與安全性。
4 、跨團隊協(xié)作: 與感知、決策等算法團隊緊密協(xié)作,提供來自真實世界的寶貴反饋數(shù)據(jù),共同推動算法模型的迭代與進化。
【崗位要求】
1 、計算機、自動化、機器人學(xué)、電子信息等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷,擁有3年以上無人車或移動機器人相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗。
2 、精通ROS/ROS2,熟練使用C++和Python進行機器人應(yīng)用程序的開發(fā)、調(diào)試與性能分析。
3 、深入理解SLAM原理,熟悉至少一種主流的SLAM框架(如Cartographer, gmapping, ORB-SLAM, VINS-Mono等),并有實際的項目部署經(jīng)驗。
在視覺導(dǎo)航或V-SLAM方面有扎實的項目經(jīng)驗,熟悉特征點匹配、光流法、回環(huán)檢測等關(guān)鍵技術(shù)。
4 、擁有豐富的Sim2Real項目經(jīng)驗,能夠清晰闡述并獨立解決仿真與現(xiàn)實之間的差異性問題,這是本崗位的核心考察點。
5 、熟悉Linux操作系統(tǒng)及常用開發(fā)工具,具備出色的動手能力、系統(tǒng)級的問題排查能力和解決實際工程問題的熱情。

工作地點

北京海淀區(qū)中關(guān)新園壹號北清路81號院AI樓21層

職位發(fā)布者

潘靖雯/HRM

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同方股份有限公司成立于1997年6月,由清華大學(xué)出資成立的高科技上市企業(yè)。2019年12月,同方股份控股股東由清華控股變更為中國核工業(yè)集團,成為中核集團控股企業(yè)。北京清創(chuàng)智科科技有限公司(原北京同方智科科技有限公司)成立于2005年,隸屬于同方股份科工產(chǎn)業(yè)本部,同方軍工產(chǎn)業(yè)的骨干企業(yè)之一,中核下屬的軍工企業(yè),是清華大學(xué)與同方整體技術(shù)力量資源對軍隊服務(wù)的窗口。公司具備完善的軍工資質(zhì),具有人工智能模型和大模型應(yīng)用開發(fā)工具和智能仿真推演工具,常年從事軍工人工智能業(yè)務(wù),為多家單位提供人工智能開發(fā)平臺智能仿真平臺和指揮決策類,裝備類,訓(xùn)練類智能模型和智能體,應(yīng)用在情報處理,作戰(zhàn)籌劃,仿真推演,作戰(zhàn)評估等多個環(huán)節(jié)。公司戰(zhàn)略定位:“專業(yè)的AI學(xué)習(xí)平臺+領(lǐng)先的軍事決策智能”公司主營業(yè)務(wù):基于自身技術(shù)積累,依托清華大學(xué)的科研實力與人才平臺,建立以人工智能強化學(xué)習(xí)平臺、模擬仿真、大模型微調(diào)管理工具集為產(chǎn)品,軍事智能應(yīng)用為核心方向的業(yè)務(wù)發(fā)展體系。公司技術(shù)方向:基于深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、大模型、并行計算等相關(guān)技術(shù),自主研發(fā)軍工級智能體開發(fā)平臺,推動大模型從“生成式AI”到“生產(chǎn)力”,提供大模型落地應(yīng)用底層技術(shù),推動大模型完成落地最后一公里,完成可信自主智能體生成替代傳統(tǒng)AI應(yīng)用方式,致力于幫助客戶構(gòu)建私有、安全、可信的AI系統(tǒng)。
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