关于我们
在Hayden AI，我们的使命是利用计算机视觉的力量来改变交通系统和其他政府机构应对现实世界挑战的方式。
从公交车道和公交车站的执法到交通优化技术及其他领域，我们创新的移动感知系统使我们的客户能够加速交通，增强街道安全，并推动实现可持续的未来。
职位概要：
状态估计工程经理将领导一个高绩效团队，专注于为嵌入式摄像系统开发先进的地图绘制、本地化和SLAM（同步定位与地图构建）解决方案。您将负责大规模地图绘制和本地化解决方案的研究、开发和部署，同时制定技术路线图，并确保设备、云和应用AI团队之间的成功协作。
职责：
- 建立、指导和管理一个工程师团队，开发最先进的地图绘制、本地化和SLAM算法。
- 确定技术方向和项目优先级，使其与更广泛的组织目标保持一致。
- 从构思到部署，推动高影响力的跨职能项目，与研究、硬件和产品团队协调。
- 提供算法设计、系统架构和实施的技术指导，同时确保软件开发和性能优化的最佳实践。
- 在团队中培养创新、技术严谨和协作的文化。
- 开发和维护项目路线图、里程碑和技术文档。
- 与高级领导合作，定义本地化、状态估计和多传感器校准的长期策略。
- 审核和批准设计、架构和实施，确保技术卓越和可扩展性。
- 领导招聘、雇用和绩效管理，以发展一个世界级的工程团队。
必备资格：
- 拥有电气与计算机工程、机器人学、机器学习、计算机科学或相关领域的理学学士学位（优先考虑硕士或博士学位）。
- 拥有10年以上的行业经验（硕士8年以上，博士6年以上），包括重要的领导或管理职责。
- 具备领导工程团队从事状态估计、本地化或SLAM技术的经验。
- 在C++开发、几何计算机视觉、随机过程和非线性/凸优化方面有坚实的基础。
- 深刻理解滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波）和基于优化的方法（如非线性最小二乘）。
- 熟悉摄像机几何、运动结构、多传感器融合、因子图和相关的状态估计概念。
- 在技术执行、领导力和团队建设技能方面有强劲的记录。
- 出色的沟通能力，能够在工程、研究和产品职能之间进行有效协作。
- 在技术转移和将研究创新交付到生产系统方面有经验。
优先资格：
- 在实际应用中成功部署SLAM/VIO估计器的经验。
- 具有多传感器系统的经验，包括GPS、IMU、摄像头和轮式里程计。
- 接触过将深度学习与经典状态估计方法相结合的经验。
- 在机器人和计算机视觉社区发表过研究或做出过贡献。
- 具有扩展和领导多学科工程团队的经验。
