1. 负责多传感器（Camera、LiDAR、IMU、GNSS、轮式/足式里程计等）融合的SLAM算法研发，实现高精度建图与定位； 2. 开发多传感器标定（内参/外参）、时空同步与联合标定算法； 3. 设计并优化室内外场景（包括动态复杂环境）的建图、导航与避障算法； 4. 实现多传感器紧耦合/松耦合融合定位方案，提升跨场景（如跨楼层、室内外切换）鲁棒性； 5. 负责SLAM核心模块（前端里程计、回环检测、图优化、地图管理）的迭代与性能优化； 6. 与规划控制、感知模块协同，推动算法在轮式/双足/四足/无人机平台的工程化落地； 7. 跟踪前沿技术（如语义SLAM、增量式建图、动态场景处理），完成算法选型与原型验证； 8. 负责算法在嵌入式平台的部署与性能优化（如GPU加速、边缘计算）； 9. 撰写技术文档与专利，支持产品化过程中的技术输出。

1. 计算机、自动化、 Robotics、电子信息等相关专业，硕士及以上学历； 2. 熟练掌握C++/Python，具备Linux环境下ROS/ROS2开发经验，熟悉CMake、Docker、Git等工具； 3. 扎实的数学基础（线性代数、概率论、优化理论），熟悉传感器模型与多源数据融合方法（EKF/UKF、因子图优化）； 4. 精通至少一种主流开源SLAM框架（如ORB-SLAM3、VINS、LIO-SAM、Cartographer、Fast-LIO2）； 5. 熟悉多传感器标定方法（相机-IMU、LiDAR-相机、LiDAR-IMU等）及时序同步技术； 6. 具备实际的多传感器融合SLAM项目经验，熟悉点云处理（PCL）、计算机视觉（OpenCV）、图优化（Ceres/g2o/GTSAM）等库； 7. 熟悉2D/3D地图构建（占据栅格、TSDF/ESDF、点云地图、NeRF、3DGS）与导航避障算法（A*、DWA、TEB等）； 8. 具备机器人平台（轮式移动底盘、足式、无人机）开发经验者优先； 9. 在顶级会议（ICRA、IROS、CVPR等）或期刊发表过SLAM相关论文者优先； 10. 具备较强的工程实现与问题排查能力，能独立完成算法模块开发与系统集成。