职位描述：
1. 负责SLAM（同步定位与建图）算法的设计与开发，包括多传感器信息融合、地图构建、重定位、闭环检测等核心模块。
2. 研究并实现基于激光雷达、IMU、里程计、深度相机等多传感器的融合定位算法。
3. 优化SLAM算法在嵌入式平台上的性能，完成算法的移植、优化及产品化落地。
4. 解决SLAM算法在实际场景中的鲁棒性问题，如动态环境、弱纹理区域等。
5. 跟踪SLAM领域的前沿技术，持续改进算法性能，提升产品竞争力。
职位要求：
1. 行业经验：
– 有机器人、无人车、扫地机等相关行业经验，具备成功将SLAM算法落地到产品的实际经历。
2. 数学与算法基础：
– 具备扎实的数学功底，精通线性代数、概率论、最优化方法等。
– 熟悉常用数据结构与算法，具备优秀的C++编码能力，工程能力强。
3. SLAM算法与工具：
– 熟悉主流SLAM算法（如GMapping、Cartographer、ORB-SLAM、LIO-SAM等）。
– 熟练使用Ceres、G2O等优化库，掌握稀疏优化与非线性优化方法。
– 熟悉回环检测与闭环优化技术（如BoW、Pose Graph Optimization）。
4. 开发与平台经验：
– 熟悉ROS（Robot Operating System）开发框架，具备实际项目开发经验。
– 有多传感器融合经验（如编码器、IMU、激光雷达、深度相机等）。
– 熟悉嵌入式平台开发（如ARM、DSP），有算法移植与优化经验者优先。
5. 软技能：
– 具备良好的问题分析与解决能力，能够快速定位并解决算法问题。
招聘部门：
小米
工作地点：
武汉市 ID：A187595
面试建议：
小米的SLAM算法工程师职位对候选人的要求非常明确，不仅需要扎实的算法基础，更重要的是要有将算法落地到产品的实际经验。这个岗位的特殊之处在于它强调多传感器融合和嵌入式平台的优化能力，这在实际产品开发中至关重要。面试官会特别关注你在解决实际问题时的思路和方法，以及你如何将理论算法转化为实际可用的产品功能。 为了准备这个面试，你需要重点准备以下几个方面：首先，确保你对SLAM算法的核心理论有深入理解，包括传感器融合、优化方法和回环检测等关键技术。其次，准备几个具体的项目案例，详细说明你是如何解决实际问题的，特别是在动态环境和弱纹理区域等挑战性场景中的处理经验。最后，展示你对嵌入式平台优化的理解，包括算法移植和性能优化的具体方法。记住，面试官最看重的是你解决问题的能力，而不仅仅是理论知识。