视觉SLAM实习岗位

工作职责 1.负责深度学习驱动的特征点检测与匹配算法的研发与性能提升（如SuperPoint、LightGlue等）； 2.基于PyTorch/TensorFlow等框架实现或优化SLAM系统中的特征处理模块； 3.协同团队完成算法在NX/RK3588等硬件平台的部署及运行效率测试； 4.关注领域内最新研究成果，复现并改进基于学习的特征点提取与匹配方法； 任职要求： 1.计算机、自动化、电子等相关专业本科及以上学历； 2.掌握3D视觉、SLAM、机器学习等算法基础，熟练运用主流机器学习开源工具库； 3.熟悉SuperPoint，LightGlue，DISK，SuperGlue等学习型特征点检测与匹配算法； 4.具备良好的沟通能力和团队合作意识； 加分项 1.熟悉TensorRT、ONNX等模型加速技术者优先； 2.有VINS-Fusion，ORB-SLAM3，SVO，MSCKF等开源SLAM框架使用经验者优先； 我们提供 1.成长平台：参与前沿技术探索，与资深专家及跨学科团队协作，加速能力成长； 2.实践机会：深度介入无人机系统算法研发与实际应用，完整经历从研发到落地的过程； 3.激励机制：优秀实习生可获得转正资格，持续参与核心项目开发； 4.工作环境：开放包容、充满活力的团队文化，为创新想法提供充分支持。