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崗位職責：
1. 激光雷達算法開發： 專注于礦山無人車的激光雷達感知功能研發，設計并實現基于三維點云的目標檢測、識別、分割等核心算法，解決復雜環境下的相關技術難題。
2. 算法性能優化： 針對礦山露天環境的特點，不斷優化激光雷達感知算法的性能和魯棒性，提高檢測精度、降低誤報漏報，確保算法在塵土飛揚、光照變化和多障礙物場景中仍能實時穩定運行。
3. 軟硬件協同： 深入研究各類激光雷達傳感器的工作原理和數據特性，參與傳感器選型評估，制定標定與校準方案，確保所開發算法與硬件性能高度匹配。
4. 多模態數據融合： 與感知架構團隊及視覺算法工程師配合，將激光雷達感知模塊與攝像頭、毫米波雷達等其他傳感器的數據有效融合。開發和完善激光雷達與其他傳感器的聯合標定算法和數據同步機制，提升環境感知的整體準確性和一致性。
任職要求：
1. 計算機、自動化、電子工程等相關專業碩士及以上學歷；3年以上自動駕駛或機器人感知算法開發經驗，并有完整參與從傳感器選型、算法開發到實際部署的項目經歷。
2. 精通激光雷達點云處理與分析，熟練掌握三維目標檢測、點云聚類分割、目標跟蹤、SLAM建圖定位等算法原理。對常見激光雷達傳感器（機械旋轉式、固態激光雷達等）的工作機制、數據格式及優劣有深入認識，能夠結合硬件特點優化算法參數和策略。
3. 精通激光雷達深度學習算法，了解激光雷達的算法模型，能夠獨立完成基于激光雷達點云的物體識別，距離檢測，物體大小以及姿態測量的深度學習部署。
4. 精通C/C 編程，熟悉Python腳本編寫，具有良好的代碼風格和優化調試能力。熟悉Linux下的開發環境和調試工具，掌握CUDA并行計算、OpenMP多線程等優化技術，能夠編寫高性能的點云處理代碼。了解或使用過主流點云處理庫和自動駕駛開發框架，如PCL、Open3D、ROS/ROS2、Apollo等，在此基礎上開發過激光雷達感知模塊。
5. 邏輯思維嚴謹，具備出色的分析和問題解決能力，能針對海量點云數據中的異常情況進行排查和處理。工作主動性強，善于溝通協作，能夠與跨職能團隊（硬件、其他算法、系統工程等）高效配合推動項目進展。
加分項：
有礦山、港口、物流等工業場景的無人駕駛項目經驗。
有乘用車或商用車自動駕駛感知系統研發經驗，了解從硬件選型到算法部署的完整流程。
具備嵌入式平臺部署與優化經驗，熟悉車規級硬件環境。