职位描述：
岗位职责：
1. 协助设计和实现多传感器融合的SLAM算法，优化算法在不同环境下的鲁棒性和实时性能。
2. 参与单目和多目VIO系统的研发，实现预积分、零偏估计等核心模块，提升系统准确性和稳定性。
3. 参与感知定位算法在人形机器人上的落地交付, 确保算法性能满足业务需求。
4. 编写技术文档，参与团队内部的技术交流和讨论。
职位要求：
任职要求：
1.2026年毕业的在读硕士或博士研究生，计算机科学、自动化、机器人等相关专业。
2.熟悉视觉SLAM/VIO的基本理论和算法框架，了解多传感器融合SLAM算法框架和后端优化算法。
3.了解人工特征匹配和基于深度学习的特征匹配与位姿估计，有使用GPU、DSP、VPU进行前端加速的经验者优先。
4. 熟悉常用的VIO/多目/RGBD/语义等开源SLAM框架(ORB-SLAM3/VINS/Kimera等)
5.具备良好的学习能力和团队合作精神，能够快速适应新环境和新技术。
6.具备较强的沟通能力和文档编写能力，能够清晰地表达技术思路和解决方案。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市
面试建议：
这个机器人感知定位算法工程师实习岗位对技术要求非常具体，主要集中在SLAM算法和VIO系统的研发能力上。面试官会特别关注你对多传感器融合技术的理解深度，以及在实际项目中应用这些技术的经验。不同于一般的算法岗位，这里特别强调在机器人平台上的落地能力，包括算法优化和性能调优。 建议你在准备面试时，重点复习SLAM/VIO的核心算法原理，特别是预积分、零偏估计等关键技术点。准备好你在相关开源框架上的实践经验，最好能展示你如何解决过实际问题。由于岗位涉及算法落地，要准备一些关于性能优化和工程实现的案例。同时不要忽视文档编写能力的展示，这是岗位明确要求的能力之一。可以准备一份技术报告或论文作为补充材料，展示你的技术表达能力。