小米 – 算法研发工程师 职位分析和面试指导

职位描述：

1. SLAM
– 负责扫地机器人激光/视觉SLAM算法、地图构建/更新的研发
– 负责基于激光雷达，imu， odom，gps，相机等多传感器融合定位研发
– 负责扫地机器人在定位和建图上的业务研发工作
2. 导航算法
– 负责扫地机导航算法的设计与实现，包括路径规划、轨迹跟踪、避障策略等核心模块
– 开发全局路径规划算法和局部路径规划算法
– 优化导航算法在复杂场景, 如狭窄区域、动态障碍物下的鲁棒性和效率
3. 运动控制与决策
– 设计扫地机的运动控制算法，包括弓字形清扫、沿边清扫、回充路径规划等功能
– 实现动态环境下的实时避障与路径调整，提升清扫效率与覆盖率
4. 多传感器融合
– 基于激光雷达、IMU、超声波、深度相机等传感器，开发环境感知与障碍物检测算法
– 实现多传感器数据融合，提升导航系统的精度与鲁棒性
5. 算法性能优化
– 针对嵌入式平台（如ARM、DSP）优化导航算法的计算效率，降低资源占用
– 提升导航算法在低算力设备上的实时性和稳定性

职位要求：

1. 教育背景: 计算机、电子工程、自动化、机器人等相关专业，本科及以上学历，硕士优先
2. 技能要求
– 导航与规划算法：
– 熟悉路径规划算法（如A*、Dijkstra、RRT）和局部规划算法（如DWA、TEB）
– 掌握轨迹优化方法（如最小化曲率、时间最优轨迹）
– 环境感知与避障：
– 熟悉障碍物检测与动态物体识别算法，具备实时避障策略开发经验
– 编程能力：
– 精通C++/Python，熟悉ROS（Robot Operating System）开发框架
– 熟悉常用的数学与优化库（如Eigen、Ceres、G2O）
– 传感器融合：
– 熟悉激光雷达、IMU、超声波、深度相机等传感器的原理与数据处理
– 有传感器标定经验者优先（如相机-IMU标定、外参标定）
3. 工作经验
– 有机器人、扫地机、无人车等相关领域的导航算法开发经验优先
– 有实际项目中SLAM和导航算法落地经验者优先

招聘部门：

小米

工作地点：

武汉市 ID：A32886

面试建议：

小米的算法研发工程师职位专注于扫地机器人的SLAM、导航算法及多传感器融合技术。这个岗位不仅要求扎实的算法基础，还需要具备将算法落地到实际产品中的能力。面试官会特别关注你在SLAM算法、路径规划、避障策略以及多传感器融合方面的实际项目经验。嵌入式平台的优化能力也是一个加分项，因为这直接关系到算法在扫地机器人这类资源受限设备上的表现。 为了准备这场面试，建议你重点复习SLAM算法（如激光和视觉SLAM）、路径规划算法（如A*、Dijkstra、RRT）以及传感器融合技术。准备几个你参与过的相关项目案例，详细说明你在项目中承担的角色、遇到的挑战以及解决方案。特别是那些展示了你在算法优化和嵌入式平台适配方面能力的案例。面试中可能会涉及一些实际的编程问题，所以确保你对C++和Python，以及ROS框架有充分的准备。最后，别忘了展示你对扫地机器人行业的理解和热情，这会让面试官看到你与岗位的契合度。