AI算法基本功、AI算法进阶技能和OpenCV模块源码分析
职位描述：
1、负责基于FMCW激光雷达点云的预处理算法研发和迭代，包括去畸变、运动补偿、滤波等。
2、负责点云感知算法的研发设计，包括地面分割、目标检测、分割、分类、跟踪、点云补全等技术方向。
3、提升算法性能，确保高效、实时运行。
4、与硬件、软件团队合作，确保算法与系统兼容。
技能要求：
1、本科及以上学历，计算机、自动化等专业；
2、熟悉常见点云处理算法（如PCL、RANSAC、ICP），具备点云处理和目标识别跟踪经验。
3、自动驾驶、无人机、机器人、智能硬件等领域的项目经验。
4、熟练使用C++编程，熟悉Linux下ROS系统。
5、具备较强的算法设计与分析能力，能根据实际需求优化算法性能。
6、注重代码质量，具备良好的编程习惯和文档编写能力。
岗位职责:
1、负麦基于深度相机(双目/单目结构光相机)获取的 3D 点云数据的开发工作，开发与点云和深度图处理的相关算法如点云去噪、深度数据补全、深度图像三维重建、目标识别、分割、跟踪、位姿估计等； 2、负麦点云滤波,插值,法向量估算等常见的点云算法开发； 3、负责3D点云配准、网格化处理，以及纹理映射算法的开发与优化。
任职条件：
1、本科及以上学历，计算机相关专业毕业； 2、实际从事点云后端处理3年及以上工作经验，熟悉点云滤波、分割、拼接、配准，目标定位定姿(包含目标物体点云粗配准/精细配准)相关技术； 3、精通点云处理算法，如点云降噪，点云配准，点云分割，点云拼接等； 4、熟悉PCL库、OPENCV、OpenMesh等算法，精通C/C++语言。
1.点云预处理：对原始点云数据进行去噪（如统计滤波、半径滤波）、滤波（如高斯滤波、体素栅格下采样）和坐标转换，提升数据质量并降低计算复杂度。
2.特征提取与配准：计算点云几何特征（如法线、曲率、关键点），并基于传统算法（如ICP、NDT）实现多视角点云配准，支持三维重建或SLAM应用。
3.目标检测与分割：
应用几何方法（如RANSAC地面分割、欧几里得聚类）分离场景中的物体；结合形状模板或分类器（如SVM）实现目标检测（如车辆、行人）
1.精通C++（实时性要求高场景）和Python（算法原型开发），熟悉面向对象设计与数据结构。
2.熟练使用PCL（Point Cloud Library）、Open3D等工具，了解其底层实现（如KD-Tree加速搜索）。
3.熟悉多线程、GPU加速（如CUDA）或FPGA开发（嵌入式部署场景）。
4.熟悉点云常见预处理算法，如滤波（体素栅格、统计滤波）、下采样、去噪。
5.熟悉配准与重建，如ICP、NDT、基于特征的配准算法。
6.分割与检测，如RANSAC平面分割、欧式聚类、基于几何规则的目标识别。
工作内容：
1.负责三维点云处理算法研究与实现，完成项目三维点云处理算法开发与调试；
2.负责各种（相机标定、三维重建、点云拼接）算法需求开发的跟进、集成、验证及评估。
任职要求：
1.本科及以上学历，计算机、电子信息、自动化、数字图像、遥感、软件等相关专业；
2.掌握线性代数、矩阵论、数值方法等基础数学知识，精通点云处理算法；
3.熟练掌握C/C++等编程语言，有扎实的C/C++算法实现调试经验；
4.熟悉常用的数据结构和基础算法，至少熟悉Opencv、PCL等其中一种常用开源库，具有3年以上三维点云处理算法或软件模块开发经验；
5.熟悉常用线激光、结构光等视觉测量设备原理和使用；
6.较强的责任心和主动性，良好的创新和设计意识，良好的团队合作能力和沟通能力。
1、负责三维重建算法并进⾏实现，持续改善算法效果和速度；
2、负责3D点云处理算法，如点云滤波、配准、去噪、分割、拟合等算法；
3、为3D点云应⽤测量软件开发提供数学理论基础⽀持，建⽴数学模型，例如平⾯度、直径、⾼差等计算。
任职资格:
1、硕⼠及以上学历，计算机、机器⼈、光学、测控、机械等相关专业；
2、有扎实的多视图⼏何理论基础，有较强的编码实现能⼒，熟悉C++、python；
3、具有相机标定/双⽬匹配/结构光三维重建/点云数据处理等相关经验者优先；
4、参与过3D视觉检测、尺⼨测量、识别、定位、引导等相关的⼯程项⽬者优先；
5、能够熟练读写英⽂论⽂和⽂档。
岗位职责：
●负责基于点云数据的感知算法设计，涉及目标识别、跟踪、分割等 。 ●开发目标检测和跟踪算法，提升精度与实时性。
●处理点云数据，结合激光雷达、相机等传感器，提高感知系统鲁棒性。
●提升算法性能，确保高效、实时运行。
●与硬件、软件团队合作，确保算法与系统兼容。
任职要求：
●计算机、电子工程、自动化等相关专业，本科及以上学历。
●5年以上C++开发经验，具备点云处理和目标识别跟踪相关经验。
●熟悉点云处理算法（如PCL、RANSAC、ICP），有目标检测、跟踪经验。
●熟悉多传感器数据融合，具备激光雷达、相机数据处理经验。
●扎实的数学基础（线性代数、几何），能优化算法性能。
●具备较强的算法设计与分析能力，能够根据实际需求优化算法性能。
●良好的分析解决问题能力和团队协作精神。
●注重代码质量，具备良好的编程习惯和文档编写能力。
●自动驾驶、无人机、机器人、智能硬件等领域的项目经验。
●熟悉ROS（RobotOperatingSystem）框架。
岗位职责
点云数据处理与算法开发
1.负责激光雷达（LiDAR）或深度相机采集的三维点云数据预处理，包括去噪、滤波、配准（ICP/NDT）、分割（如地面分割）等。
2.开发点云特征提取、目标检测（如PointPillars、CenterPoint）、跟踪（如Kalman滤波）算法，应用于自动驾驶、机器人导航等场景。
深度学习模型优化
1.基于PointNet++、PointCNN、VoxelNet等网络，优化点云分类、分割、检测任务的精度与实时性。
2.设计轻量化模型，适配嵌入式平台（如Jetson、地平线芯片）。
多传感器融合
实现点云与摄像头（2D-3D融合）、毫米波雷达等多模态数据的时间/空间对齐，提升环境感知鲁棒性。
三维重建与SLAM
开发大规模点云场景的重建算法（如TSDF、Poisson重建），或LiDAR SLAM系统（如LOAM、LIO-SAM）。
工程落地与性能优化
将算法部署到实际产品中，解决GPU/CPU端的性能瓶颈（如使用CUDA加速）。
输出技术文档，支持硬件团队完成传感器选型与标定。
前沿技术调研
跟踪NeRF、Diffusion Model等在点云生成、补全中的最新进展，推动技术迭代。
任职要求
1.熟练掌握C++/Python，熟悉PCL、Open3D、PyTorch/TensorFlow框架。
2.精通点云处理算法（如DBSCAN聚类、RANSAC拟合、点云配准）。
3.有实际项目经验（如KITTI、Waymo Open Dataset上的算法开发）。
学历与经验
本科及以上学历，计算机/机器人/测绘等相关专业，1年以上点云算法经验。
加分项
熟悉自动驾驶感知模块（如Perception SDK开发）。
有CUDA编程或TensorRT部署经验。
发表过CVPR/ICRA等顶会论文。
岗位职责：
1.负责基于光栅条纹投影的结构光三维重建算法的开发
2.负责基于双目三维重建算法的开发
3.负责基本的点云处理算法开发
任职要求：
1.硕士学位及以上：物理、数学、计算机、三维视觉相关专业，2年以上相关工作经验
2.计算机视觉基础扎实：熟悉多视几何、相机模型、立体匹配相关原理
3.熟悉常见点云处理算法（如PCL、RANSAC、ICP），具备点云处理和目标识别跟踪经验
4.精通C++语言，有较强编码实现能力，有CUDA/OpenMP并行优化或嵌入式部署经验（TensorRT/ONNX）者优先
5.有相机、投影等多传感器融合标定经验者优先
6.有结构光相关落地项目经验者优先
点云处理算法工程师
负责三维点云数据的处理算法研发与优化，包括但不限于：去噪、平滑、法向量估计、特征提取、点云着色等算法。
岗位要求：
职位描述：
1、负责实景建模算法与3D空间关系构建的研发；
2、负责渲染数据建模(深度学习与渲染图形学融合方向)；
3、负责将前沿建模算法，落地到实际应用场景；
4、负责渲染数据建模自动化生产链路的研发。
职位要求：
1、本科及以上学历，GIS/计算机/自动化/数学等相关专业；
2、了解常见3D建模算法（3d gaussian、colmap、nerf、点云、sdf、mesh等）
3、了解常见3d渲染引擎（opengl es、vulkan、metal、glsl等中至少一种）
4、熟悉几何图形学算法者优先考虑（如vcglib、cgal）；
5、有地图渲染领域工作经验者优先考虑；
6、熟练使用C++/Python等常用语言中的至少一种；
7、具备良好的沟通能力和严谨的工作态度，善于解决实际问题。
能够参与到提升个人价值的国字项目中，提升个人竞争力
职责描述：
1.负责NeRF及相关算法在室内外大规模场景建模等相关视觉算法的研究和应用落地
2.围绕图形、图像、深度学习领域结合新技术，共同完成新业务场景的调研和设计
3.对于 3D 相关的应用进行算法优化和工程加速，降低硬件依赖，提升系统稳定性
任职要求：
1.985/211硕士学历，数学、计算机、自动化或其他相关专业, 经验不限；
2.熟悉掌握 Python/C++ 等一门或多门语言，良好的编程习惯和代码风格；
3.扎实的计算机视觉和深度学习基础；
4.具备很强的学习能力和自我驱动力。
5.技能要求
—编程能力：熟练掌握C/C++、Python编程，能够运用其进行高效的算法实现与调试；有CUDA编程经验，熟悉GPU并行计算，能对算法进行性能优化者优先。
—算法知识：
精通多视图几何、优化理论、计算机视觉基础，熟练掌握经典三维重建技术，如SFM（结构从运动）、MVS（多视图立体视觉） 、网格重建、网格修复、纹理贴图、点云LOD（层次细节）、网格LOD等。
熟悉基于深度学习的三维重建技术，如NeRF（神经辐射场）及其变体（InstantNGP、PlenOctrees、DVGO等）、3DGS（3D Gaussian Splatting）及其改进版本（GS - Studio、Animated GS等） ，并能将其应用于实际项目。
具备SLAM（同步定位与地图构建）、深度学习、多传感器融合、点云处理、姿态估计、光照建模等某一方面或多方面的技术研究与实践经验。
—工具与库：熟悉PCL（点云库）、OpenMesh、OpenCV、CGAL等网格、点云、图像处理库，能够运用这些工具进行点云处理、网格生成与优化等操作；熟悉常用深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow 。
6.有下列项目经验者优先：
1） 有2年以上三维重建、计算机视觉、图形学相关领域研发经验；应届毕业生需有高质量的相关实习经历或在学术项目中承担关键角色。 2）具备从算法研究、代码实现到项目落地的完整项目经验，在三维重建相关项目中负责核心算法模块的开发与优化，如在自动驾驶高精度地图、机器人导航地图构建、虚拟现实场景重建、工业检测三维建模等项目中发挥重要作用。 3）有将前沿三维重建技术，如动态NeRF、可控NeRF、高斯动画等应用到实际业务场景的经验者优先；有大规模点云/高斯数据优化、压缩、加速推理经验者优先。
工作地点：深圳、西安、北京
职位描述
职位要求
职位描述
我们的AI团队致力于推动自动驾驶技术的发展，涵盖多个前沿方向，如三维重建、世界模型、生成模型、多模态学习、大模型等。我们希望寻找在三维重建或生成模型方向有经验或浓厚兴趣的人才，共同探索这些技术在自动驾驶领域的创新应用。
在这个岗位上，你将能够：
研究和开发三维重建技术（如NeRF、3D Gaussian Splatting等），推动其在自动驾驶数据生成、仿真、环境建模等方面的应用；
与团队紧密合作，探索三维重建技术在自动驾驶场景下的创新应用，助力最终的自动驾驶目标。
职位要求
计算机、人工智能、数学等相关专业，本科及以上学历；
熟练掌握 Python/C++，具备扎实的编程能力和良好的工程化实践；
熟悉深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），并有从零到一构建模型的经验；
在三维重建领域（如NeRF、3DGS等）有研究经验或浓厚兴趣；
具备较强的学习能力和独立钻研精神，能够快速掌握新技术并应用到实际问题中；
具备良好的数学基础（如线性代数、计算几何、优化方法），对三维重建算法原理有深入理解。
加分项
有开放街景、城市级三维重建或大规模场景建模等研究或应用经验；
有生成模型（扩散模型、GAN、VAE）、世界模型（Dreamer、PlaNet）等研究或应用经验；
在 机器学习/计算机视觉/自动驾驶 领域的顶级会议（如 NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ICRA）发表过论文；
具备高水平的算法竞赛背景（如 ACM/NOI/IOI）；
参与过三维重建相关开源项目（如 COLMAP、Open3D、nerfstudio），并有实际落地成果。
岗位职责
1.负责全景拼接算法开发，包括多视角图像配准、几何变换模型计算及拼接融合优化，解决重影、畸变、光照不均等问题；
2.实现算法在嵌入式设备（ARM/NPU）的高效部署，优化计算资源调度与内存占用；
3.开发自动化测试工具，评估拼接效果（几何一致性、色彩均匀性）及性能指标（处理速度、资源占用）；
4.与硬件团队协同优化多相机系统的同步采集与数据传输协议；
5.跟进三维重建、VSLAM等关联技术，探索其在全景拼接中的应用。
岗位要求
1.本科及以上学历，计算机视觉、模式识别相关专业，3年以上图像拼接或多视角融合项目经验；
2.精通SIFT/SURF特征匹配、RANSAC鲁棒估计等算法，熟悉OpenCV、MATLAB工具库；
3.掌握C++/Python编程，具备ARM Neon指令集或GPU加速（CUDA/OpenCL）优化经验者优先；
4.熟悉多相机标定、三维点云配准或实时视频拼接技术者优先；
5.扎实的线性代数与几何变换理论基础，能推导算法数学模型。