惯性导航算法工程师（上海）

职位简介：

大疆正在用“神经增强惯导”的新范式，重新定义 INS——从 IMU 物理建模、定位传感器(IMU / 指南针 / 气压计)系统级问题攻关，到与视觉/GNSS 的多源组合导航，再到神经预积分、学习化误差建模、神经状态估计等学习化前沿方向，我们具备完整技术栈。我们寻找相信“惯导是端侧定位最后的精度底座”的同路人，与我们一起，让惯性导航在长航时无外参辅助场景下的精度与鲁棒性突破传统极限。

工作职责：

1. 负责 INS 惯性导航算法研发与产品化落地；

2. 负责定位传感器(IMU/指南针/气压计等)的系统级问题分析与解决；

3. 负责惯性导航与视觉/GNSS 等多源组合导航算法的设计与开发；

4. 负责学习化惯导算法预研，包括神经预积分、学习化误差建模与神经状态估计等方向。

任职要求：

基本要求

1. 导航制导与控制、自动化、大地测量、力学、电子等相关专业，硕士及以上学历；

2. 扎实的惯性导航与卡尔曼滤波/因子图/非线性优化基础，熟悉 IMU 物理建模与误差分析；

3. 熟练 C++/Python，具备 INS 与视觉、GNSS 多源组合导航的算法实现经验；

4. 良好的工程能力，能独立处理真实传感器数据与系统级问题。

加分项

1. IEEE TAES/TRO/RA-L/Sensors/Navigation 等论文发表，或开源导航项目核心贡献；

2. 熟悉学习化惯导方向(神经预积分、学习化误差建模、神经状态估计)；

3. 有 IMU、指南针、气压计等定位传感器在量产产品上的系统问题攻坚经验；

4. 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，能将经典状态估计与神经网络融合。