SLAM算法实习生-北京

1、推进learning-based V-SLAM的核心算法，构建基于学习或者数据驱动的视觉SLAM领域的关键应用，并将最好的算法NN化并在有趣有用的商业场景中落地；

2、将learning-based V-SLAM在视觉SLAM建图优化、拓扑关系建模、多模态融合等任一或多个视觉SLAM任务上应用，提出创新性想法并验证，或对已有方法做改进，并在业务中进行验证效果。

1、25届及以后毕业的在校生；

2、具备扎实的数学基础和编程能力，熟悉基本的视觉算法，SLAM算法和深度学习理论；

3、对技术充满热情，有较强的自驱力和学习力，勇于尝试不同的学术研究想法；

4、实习时长至少3个月，6个月优先；

5、加分项：

（1）熟悉机器学习，SLAM或计算机视觉领域的最新研究成果和相关的开源系统；

（2）系统的科研/工程经历，有领域内顶级会议论文发表，有过数学/物理等竞赛经历。