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EOL标定算法工程师_XC

stage
博世位置
Suzhou
分配
Cross-Domain Computing Solutions
工作模式
在工地的
工作领域
工程
加入为
专业人员
工作时间
全日制
合同类型
有限期
赔偿
根据协议

你的任务

 

  1. 负责智能驾驶/ADAS 多传感器标定算法的设计、开发、优化与落地,包括相机内外参标定、相机-车辆标定、Camera-LiDAR 联合标定、多相机标定、EOL产线标定等。
  2. 负责标定算法核心模块的开发、优化及工程化实现。
  3. 负责标定算法的精度、鲁棒性和收敛性能优化,并针对实际道路及车辆运行场景进行算法分析和改进。
  4. 负责算法从数据分析、算法开发到实车测试和量产部署的落地。

您的个人资料

 

1. 基础要求

  • 计算机、自动化、电子信息、车辆工程、数学、控制、机器人等相关专业,硕士及以上学历;
  • 具有计算机视觉、机器人、自动驾驶、SLAM、三维点云或多传感器融合相关项目2年以上经验;

2. 算法能力

  • 熟悉相机标定、坐标系变换及三维几何基础,掌握旋转矩阵、四元数、Euler Angle 等姿态表示方法;
  • 熟悉计算机视觉及三维几何算法,如 Optical Flow、特征匹配、PnP、RANSAC、Homography、Vanishing Point、ICP/GICP 等;
  • 熟悉非线性优化及 Ceres、g2o 等优化框架,具备标定算法精度、鲁棒性和收敛性分析能力。

3. 工程能力

  • 熟悉 C/C++、Python 及 Linux 开发环境,具备良好的代码实现、调试和性能优化能力;
  • 熟悉 OpenCV、PCL、Eigen、Ceres 等常用算法库,具备算法模块工程化和量产部署经验;
  • 具备较强的数据分析和问题定位能力,能够结合实际数据、日志及实车测试结果进行算法迭代和优化。

加分项

  • 具有智能驾驶/ADAS 量产项目开发经验;
  • 具有 Camera、LiDAR等多传感器标定经验;
  • 具有实际车辆道路测试及标定问题分析经验;
  • 具备 AI 辅助编程实践经验,熟悉 GitHub Copilot、OpenAI Codex 等工具,能够利用 AI 提升算法开发、调试和代码重构效率;
  • 具有嵌入式/车载平台算法部署及 CPU性能优化经验。

    联系方式及其他信息

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