主分类:机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"job": {
"job_title": "空间智能算法工程师(场景图方向)",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "京东科技",
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"job_category": "研发类"AI生成
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"company_description": "京东是一家以供应链为基础的技术与服务企业,覆盖零售、物流、科技、健康等业务。"
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"responsibilities": "空间智能算法工程师(场景图方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 参与动态场景图(DSG)设计、研发,构建支持时空维度的高效、稀疏图表示体系,实现节点/边的动态增删改查与版本管理;\n2. 研发融合稀拓扑地图、局部体素构建鲁棒、平滑的地图定位表征形式,支撑下游推理与规划;\n3. 设计记忆衰减与置信度动态更新机制,研发跨时间的因果追溯与关联查询;\n4. 构建认知空间/时空记忆统一数据底座,支持多模态输入(视觉、语言、位姿)到图结构的自动化映射与融合;\n5. 优化大规模动态图在实时交互场景下的存储与查询性能。\n\n任职要求\n1. 计算机科学、人工智能、机器人、数学物理等相关专业,硕士及以上学历,3年以上相关领域经验;\n2. 精通图结构(有向/无向图、时序图)、空间索引(KD-Tree、八叉树)及大规模图存储方案;\n3. 扎实的3D几何基础(变换矩阵、四元数、碰撞检测),熟悉空间描述子(PointNet、3D CNN)及相对位姿编码;\n4. 理解时间序列建模、状态估计(卡尔曼滤波、粒子滤波)或时序数据库原理,有动态环境状态管理经验;\n5. 精通C++/Python,熟悉图数据库(Neo4j、ArangoDB)或内存图存储引擎,有高性能计算/并行优化经验;\n6. 了解知识图谱Embedding(TransE、RotatE)、图神经网络(GCN、GAT)及对比学习;\n7. 有具身智能、机器人定位/导航或自动驾驶场景理解/地图构建项目经验者优先;有ROS2开发经验者优先;\n8. 加分项:在NeurIPS/CVPR/ICRA/IJRR等顶会/顶刊发表相关论文;熟悉神经符号推理或认知架构(ACT-R、SOAR)\n9. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"requirements_text": "空间智能算法工程师(场景图方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 参与动态场景图(DSG)设计、研发,构建支持时空维度的高效、稀疏图表示体系,实现节点/边的动态增删改查与版本管理;\n2. 研发融合稀拓扑地图、局部体素构建鲁棒、平滑的地图定位表征形式,支撑下游推理与规划;\n3. 设计记忆衰减与置信度动态更新机制,研发跨时间的因果追溯与关联查询;\n4. 构建认知空间/时空记忆统一数据底座,支持多模态输入(视觉、语言、位姿)到图结构的自动化映射与融合;\n5. 优化大规模动态图在实时交互场景下的存储与查询性能。\n\n任职要求\n1. 计算机科学、人工智能、机器人、数学物理等相关专业,硕士及以上学历,3年以上相关领域经验;\n2. 精通图结构(有向/无向图、时序图)、空间索引(KD-Tree、八叉树)及大规模图存储方案;\n3. 扎实的3D几何基础(变换矩阵、四元数、碰撞检测),熟悉空间描述子(PointNet、3D CNN)及相对位姿编码;\n4. 理解时间序列建模、状态估计(卡尔曼滤波、粒子滤波)或时序数据库原理,有动态环境状态管理经验;\n5. 精通C++/Python,熟悉图数据库(Neo4j、ArangoDB)或内存图存储引擎,有高性能计算/并行优化经验;\n6. 了解知识图谱Embedding(TransE、RotatE)、图神经网络(GCN、GAT)及对比学习;\n7. 有具身智能、机器人定位/导航或自动驾驶场景理解/地图构建项目经验者优先;有ROS2开发经验者优先;\n8. 加分项:在NeurIPS/CVPR/ICRA/IJRR等顶会/顶刊发表相关论文;熟悉神经符号推理或认知架构(ACT-R、SOAR)\n9. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"preferred_qualifications": "7. 有具身智能、机器人定位/导航或自动驾驶场景理解/地图构建项目经验者优先;有ROS2开发经验者优先;8. 加分项:在NeurIPS/CVPR/ICRA/IJRR等顶会/顶刊发表相关论文",
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"fulltext": "空间智能算法工程师(场景图方向)\n空间智能算法工程师(场景图方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 参与动态场景图(DSG)设计、研发,构建支持时空维度的高效、稀疏图表示体系,实现节点/边的动态增删改查与版本管理;\n2. 研发融合稀拓扑地图、局部体素构建鲁棒、平滑的地图定位表征形式,支撑下游推理与规划;\n3. 设计记忆衰减与置信度动态更新机制,研发跨时间的因果追溯与关联查询;\n4. 构建认知空间/时空记忆统一数据底座,支持多模态输入(视觉、语言、位姿)到图结构的自动化映射与融合;\n5. 优化大规模动态图在实时交互场景下的存储与查询性能。\n\n任职要求\n1. 计算机科学、人工智能、机器人、数学物理等相关专业,硕士及以上学历,3年以上相关领域经验;\n2. 精通图结构(有向/无向图、时序图)、空间索引(KD-Tree、八叉树)及大规模图存储方案;\n3. 扎实的3D几何基础(变换矩阵、四元数、碰撞检测),熟悉空间描述子(PointNet、3D CNN)及相对位姿编码;\n4. 理解时间序列建模、状态估计(卡尔曼滤波、粒子滤波)或时序数据库原理,有动态环境状态管理经验;\n5. 精通C++/Python,熟悉图数据库(Neo4j、ArangoDB)或内存图存储引擎,有高性能计算/并行优化经验;\n6. 了解知识图谱Embedding(TransE、RotatE)、图神经网络(GCN、GAT)及对比学习;\n7. 有具身智能、机器人定位/导航或自动驾驶场景理解/地图构建项目经验者优先;有ROS2开发经验者优先;\n8. 加分项:在NeurIPS/CVPR/ICRA/IJRR等顶会/顶刊发表相关论文;熟悉神经符号推理或认知架构(ACT-R、SOAR)\n9. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。\n空间智能算法工程师(场景图方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 参与动态场景图(DSG)设计、研发,构建支持时空维度的高效、稀疏图表示体系,实现节点/边的动态增删改查与版本管理;\n2. 研发融合稀拓扑地图、局部体素构建鲁棒、平滑的地图定位表征形式,支撑下游推理与规划;\n3. 设计记忆衰减与置信度动态更新机制,研发跨时间的因果追溯与关联查询;\n4. 构建认知空间/时空记忆统一数据底座,支持多模态输入(视觉、语言、位姿)到图结构的自动化映射与融合;\n5. 优化大规模动态图在实时交互场景下的存储与查询性能。\n\n任职要求\n1. 计算机科学、人工智能、机器人、数学物理等相关专业,硕士及以上学历,3年以上相关领域经验;\n2. 精通图结构(有向/无向图、时序图)、空间索引(KD-Tree、八叉树)及大规模图存储方案;\n3. 扎实的3D几何基础(变换矩阵、四元数、碰撞检测),熟悉空间描述子(PointNet、3D CNN)及相对位姿编码;\n4. 理解时间序列建模、状态估计(卡尔曼滤波、粒子滤波)或时序数据库原理,有动态环境状态管理经验;\n5. 精通C++/Python,熟悉图数据库(Neo4j、ArangoDB)或内存图存储引擎,有高性能计算/并行优化经验;\n6. 了解知识图谱Embedding(TransE、RotatE)、图神经网络(GCN、GAT)及对比学习;\n7. 有具身智能、机器人定位/导航或自动驾驶场景理解/地图构建项目经验者优先;有ROS2开发经验者优先;\n8. 加分项:在NeurIPS/CVPR/ICRA/IJRR等顶会/顶刊发表相关论文;熟悉神经符号推理或认知架构(ACT-R、SOAR)\n9. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。\n空间智能算法工程师(场景图方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东科技\n发布时间:2026-08-19\n\n岗位职责\n1. 参与动态场景图(DSG)设计、研发,构建支持时空维度的高效、稀疏图表示体系,实现节点/边的动态增删改查与版本管理;\n2. 研发融合稀拓扑地图、局部体素构建鲁棒、平滑的地图定位表征形式,支撑下游推理与规划;\n3. 设计记忆衰减与置信度动态更新机制,研发跨时间的因果追溯与关联查询;\n4. 构建认知空间/时空记忆统一数据底座,支持多模态输入(视觉、语言、位姿)到图结构的自动化映射与融合;\n5. 优化大规模动态图在实时交互场景下的存储与查询性能。\n\n任职要求\n1. 计算机科学、人工智能、机器人、数学物理等相关专业,硕士及以上学历,3年以上相关领域经验;\n2. 精通图结构(有向/无向图、时序图)、空间索引(KD-Tree、八叉树)及大规模图存储方案;\n3. 扎实的3D几何基础(变换矩阵、四元数、碰撞检测),熟悉空间描述子(PointNet、3D CNN)及相对位姿编码;\n4. 理解时间序列建模、状态估计(卡尔曼滤波、粒子滤波)或时序数据库原理,有动态环境状态管理经验;\n5. 精通C++/Python,熟悉图数据库(Neo4j、ArangoDB)或内存图存储引擎,有高性能计算/并行优化经验;\n6. 了解知识图谱Embedding(TransE、RotatE)、图神经网络(GCN、GAT)及对比学习;\n7. 有具身智能、机器人定位/导航或自动驾驶场景理解/地图构建项目经验者优先;有ROS2开发经验者优先;\n8. 加分项:在NeurIPS/CVPR/ICRA/IJRR等顶会/顶刊发表相关论文;熟悉神经符号推理或认知架构(ACT-R、SOAR)\n9. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
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