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": "无人配送/机器人算法工程师",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"job_category": "技术类"AI生成
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"requirements": {
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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责机器人导航定位算法研发，包括卫星导航、视觉或激光SLAM、组合导航；\n2. 负责机器人视觉建图与渲染、全局视觉定位算法研发，包括视觉特征检测与匹配、相机姿态估计、多视几何重建、稠密点云重建、神经场渲染；\n3. 负责机器人控制、规划与调度算法研发；\n4. 负责机器人算法在嵌入式平台加速与优化；\n5. 负责机器人无线通信算法研发；\n6. 负责机器人电机驱动算法研发；\n7. 负责低空物流无人配送领域机器学习、数据挖掘、仿真建模算法研发；\n8. 负责将AI工具与方法应用于算法研发全流程，提升开发效率与解决方案的智能化水平。",
"requirements_text": "通用要求\n1.数学、物理、计算机软件、机器人等专业背景；\n2.掌握C/C++、Python、Java等编程语言、配套工具，掌握数据结构、算法知识；\n3.扎实的数学功底、编程功底，良好的编程习惯、算法设计、实现能力；\n4.机器人/交通/配送/控制等领域项目经历，顶会顶刊发表过论文者优先。 \n低空物流 \n1.机器学习算法、数据挖掘、仿真建模等背景；\n2.有物流配送领域应用调优经验。 无线通信 1. 熟悉4G/5G物理层协议、WI-FI5/6协议或其他通信系统协议；\n3.有SDR开发经验，如USRP/FPGA开发和使用经验。\n4.熟练运用AI辅助工具（如代码生成、数据分析、模型调优等）进行算法开发与优化。\n机器学习 \n1.熟悉常见统计机器学习算法，有计算机图形/图像学、自动驾驶等背景；\n2.数据合成、对抗生成、小样本学习等经验更佳。 \n规划调度 \n1.熟悉交通/物流领域运筹优化算法，或机器人决策/路径/轨迹规划算法，或机器学习算法。 三维重建/全局视觉定位 \n2.熟悉三维重建相关算法，如sfm、mvs、nerf等；了解点云、体素、mesh数据处理；\n3.了解MapLab、ColMap、OpenMVG等地图系统；\n4.熟悉摄像机姿态估计算法，如特征检测匹配、图像搜索、RANSAC、PnP等；\n5.了解VINS、ORB-SLAM、OpenCV等常用开放工程工具。 \n激光SLAM \n1.熟悉激光SLAM开源算法原理特性，如fast-lio、LOAM、LeGO-LOAM等；\n2.深入理解优化算法，如kalman filter、nonlinear optimization。 \n视觉SLAM \n1.熟练掌握视觉基础，有视觉slam算法研发经验。\n卫星/组合导航 \n1.熟悉INS、GNSS定位理论、状态估计算法，理解RTK、VRS、PPP-RTK、完好性监测等；\n2.掌握优化算法或深度学习算法。 \n控制算法 \n1.有数理、力学、计算机基础，熟悉经典/现代控制理论或机器学习算法；\n2.掌握信号处理、数据分析算法。 \n算法部署 \n1.熟悉计算机视觉算法，了解深度学习原理、模型量化、剪枝算法；\n2.了解并行加速基本原理，有高性能计算优化项目经验优先；有国内外编程比赛获奖经历者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"FPGA",
"机器学习",
"深度学习",
"计算机视觉",
"数据结构",
"算法设计",
"数据分析",
"数据挖掘",
"信号处理",
"建模"
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"preferred_qualifications": "4.机器人/交通/配送/控制等领域项目经历，顶会顶刊发表过论文者优先；2.了解并行加速基本原理，有高性能计算优化项目经验优先；有国内外编程比赛获奖经历者优先",
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"fulltext": "无人配送/机器人算法工程师\n无人配送/机器人算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 深圳市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-08-17\n\n岗位职责\n1. 负责机器人导航定位算法研发，包括卫星导航、视觉或激光SLAM、组合导航；\n2. 负责机器人视觉建图与渲染、全局视觉定位算法研发，包括视觉特征检测与匹配、相机姿态估计、多视几何重建、稠密点云重建、神经场渲染；\n3. 负责机器人控制、规划与调度算法研发；\n4. 负责机器人算法在嵌入式平台加速与优化；\n5. 负责机器人无线通信算法研发；\n6. 负责机器人电机驱动算法研发；\n7. 负责低空物流无人配送领域机器学习、数据挖掘、仿真建模算法研发；\n8. 负责将AI工具与方法应用于算法研发全流程，提升开发效率与解决方案的智能化水平。\n\n岗位基本要求\n通用要求\n1.数学、物理、计算机软件、机器人等专业背景；\n2.掌握C/C++、Python、Java等编程语言、配套工具，掌握数据结构、算法知识；\n3.扎实的数学功底、编程功底，良好的编程习惯、算法设计、实现能力；\n4.机器人/交通/配送/控制等领域项目经历，顶会顶刊发表过论文者优先。 \n低空物流 \n1.机器学习算法、数据挖掘、仿真建模等背景；\n2.有物流配送领域应用调优经验。 无线通信 1. 熟悉4G/5G物理层协议、WI-FI5/6协议或其他通信系统协议；\n3.有SDR开发经验，如USRP/FPGA开发和使用经验。\n4.熟练运用AI辅助工具（如代码生成、数据分析、模型调优等）进行算法开发与优化。\n机器学习 \n1.熟悉常见统计机器学习算法，有计算机图形/图像学、自动驾驶等背景；\n2.数据合成、对抗生成、小样本学习等经验更佳。 \n规划调度 \n1.熟悉交通/物流领域运筹优化算法，或机器人决策/路径/轨迹规划算法，或机器学习算法。 三维重建/全局视觉定位 \n2.熟悉三维重建相关算法，如sfm、mvs、nerf等；了解点云、体素、mesh数据处理；\n3.了解MapLab、ColMap、OpenMVG等地图系统；\n4.熟悉摄像机姿态估计算法，如特征检测匹配、图像搜索、RANSAC、PnP等；\n5.了解VINS、ORB-SLAM、OpenCV等常用开放工程工具。 \n激光SLAM \n1.熟悉激光SLAM开源算法原理特性，如fast-lio、LOAM、LeGO-LOAM等；\n2.深入理解优化算法，如kalman filter、nonlinear optimization。 \n视觉SLAM \n1.熟练掌握视觉基础，有视觉slam算法研发经验。\n卫星/组合导航 \n1.熟悉INS、GNSS定位理论、状态估计算法，理解RTK、VRS、PPP-RTK、完好性监测等；\n2.掌握优化算法或深度学习算法。 \n控制算法 \n1.有数理、力学、计算机基础，熟悉经典/现代控制理论或机器学习算法；\n2.掌握信号处理、数据分析算法。 \n算法部署 \n1.熟悉计算机视觉算法，了解深度学习原理、模型量化、剪枝算法；\n2.了解并行加速基本原理，有高性能计算优化项目经验优先；有国内外编程比赛获奖经历者优先。\n1. 负责机器人导航定位算法研发，包括卫星导航、视觉或激光SLAM、组合导航；\n2. 负责机器人视觉建图与渲染、全局视觉定位算法研发，包括视觉特征检测与匹配、相机姿态估计、多视几何重建、稠密点云重建、神经场渲染；\n3. 负责机器人控制、规划与调度算法研发；\n4. 负责机器人算法在嵌入式平台加速与优化；\n5. 负责机器人无线通信算法研发；\n6. 负责机器人电机驱动算法研发；\n7. 负责低空物流无人配送领域机器学习、数据挖掘、仿真建模算法研发；\n8. 负责将AI工具与方法应用于算法研发全流程，提升开发效率与解决方案的智能化水平。\n通用要求\n1.数学、物理、计算机软件、机器人等专业背景；\n2.掌握C/C++、Python、Java等编程语言、配套工具，掌握数据结构、算法知识；\n3.扎实的数学功底、编程功底，良好的编程习惯、算法设计、实现能力；\n4.机器人/交通/配送/控制等领域项目经历，顶会顶刊发表过论文者优先。 \n低空物流 \n1.机器学习算法、数据挖掘、仿真建模等背景；\n2.有物流配送领域应用调优经验。 无线通信 1. 熟悉4G/5G物理层协议、WI-FI5/6协议或其他通信系统协议；\n3.有SDR开发经验，如USRP/FPGA开发和使用经验。\n4.熟练运用AI辅助工具（如代码生成、数据分析、模型调优等）进行算法开发与优化。\n机器学习 \n1.熟悉常见统计机器学习算法，有计算机图形/图像学、自动驾驶等背景；\n2.数据合成、对抗生成、小样本学习等经验更佳。 \n规划调度 \n1.熟悉交通/物流领域运筹优化算法，或机器人决策/路径/轨迹规划算法，或机器学习算法。 三维重建/全局视觉定位 \n2.熟悉三维重建相关算法，如sfm、mvs、nerf等；了解点云、体素、mesh数据处理；\n3.了解MapLab、ColMap、OpenMVG等地图系统；\n4.熟悉摄像机姿态估计算法，如特征检测匹配、图像搜索、RANSAC、PnP等；\n5.了解VINS、ORB-SLAM、OpenCV等常用开放工程工具。 \n激光SLAM \n1.熟悉激光SLAM开源算法原理特性，如fast-lio、LOAM、LeGO-LOAM等；\n2.深入理解优化算法，如kalman filter、nonlinear optimization。 \n视觉SLAM \n1.熟练掌握视觉基础，有视觉slam算法研发经验。\n卫星/组合导航 \n1.熟悉INS、GNSS定位理论、状态估计算法，理解RTK、VRS、PPP-RTK、完好性监测等；\n2.掌握优化算法或深度学习算法。 \n控制算法 \n1.有数理、力学、计算机基础，熟悉经典/现代控制理论或机器学习算法；\n2.掌握信号处理、数据分析算法。 \n算法部署 \n1.熟悉计算机视觉算法，了解深度学习原理、模型量化、剪枝算法；\n2.了解并行加速基本原理，有高性能计算优化项目经验优先；有国内外编程比赛获奖经历者优先。",
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