Caterpillar
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Technology, Digital and Data
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When you join Caterpillar, you're joining a global team who cares not just about the work we do – but also about each other. We are the makers, problem solvers, and future world builders who are creating stronger, more sustainable communities. We don't just talk about progress and innovation here – we make it happen, with our customers, where we work and live. Together, we are building a better world, so we can all enjoy living in it.
职位描述：
负责露天矿区高精地图自动更新核心算法研发，构建从感知、变化检测、多源融合到地图增量更新的全流程技术体系，支撑无人矿卡调度、定位、路径规划与运动控制系统对地图数据的实时化和高精度需求。
岗位职责
1. 高精地图变化检测算法研发
基于车载感知数据、激光点云、视觉图像、无人机航测影像等多源数据，研发矿区地图变化检测算法；
实现道路边界、交通设施、路面标识、装卸点、停靠区等地图要素的自动识别与更新；
针对扬尘遮挡、动态料堆、临时施工区域、恶劣天气等场景，提升变化检测模型的鲁棒性与泛化能力；
建立基于深度学习和几何约束结合的变化识别体系，降低漏检和误检率。
2. 多源地图数据融合
融合众包车辆感知数据、车载激光雷达、摄像头、无人机测绘、遥感影像及矿山生产业务数据；
建立统一时空参考框架，实现异构地图数据自动对齐与融合；
研究多传感器、多时间尺度的数据关联与一致性优化方法；
消除传感器噪声、定位漂移及时间不同步带来的数据误差。
3. 地图增量更新与拓扑构建
设计并实现地图增量更新框架；
完成新旧地图要素匹配、差异分析及自动融合；
自动修复道路拓扑关系，保证地图语义与拓扑结构一致性；
构建适用于矿区动态环境的高精地图生命周期管理能力。
4. 地图质量评估体系建设
建立自动化地图评测工具链；
构建更新准确率（Precision）、召回率（Recall）、拓扑完整性、几何偏差等核心评价指标；
开发地图质量监控与回归验证体系；
支撑地图版本发布与量产验收。
5. 算法工程化与量产落地
负责算法从研究原型到量产系统的全流程开发；
与感知、定位、规划控制、地图引擎及云平台团队协同完成系统集成；
推动算法服务化部署、性能优化及大规模数据处理能力建设；
持续提升自动化水平，降低人工审核与地图维护成本。
任职要求
教育背景
本科及以上学历，硕士及以上优先；
测绘工程、计算机视觉、遥感科学、GIS、自动驾驶、计算机科学等相关专业。
工作经验
3~6年以上自动驾驶、高精地图相关领域研发经验；
具备变化检测、多源融合、高精地图更新项目实际落地经验；
有完整算法开发、验证及量产交付经历。
编程能力
熟练掌握 C++、Python；
熟悉 Linux 开发环境；
熟练使用 OpenCV、PCL、Eigen 等视觉与点云处理工具库；
熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 深度学习框架，具备训练和优化图像、点云模型能力。
算法能力
精通以下一个或多个技术方向：
点云处理与配准（ICP、NDT、Feature Matching）
多传感器时空融合
三维重建与地图生成
变化检测（Change Detection）
自动驾驶地图更新技术
地图领域能力
深刻理解高精地图数据模型及生产流程；
熟悉 OpenDRIVE、Lanelet2 等地图标准；
能基于标准扩展矿山场景专属地图语义；
熟悉道路拓扑建模、车道网络构建及地图版本管理；
理解定位、规划控制系统对地图的使用方式与精度需求。
工程能力
具备独立设计地图自动更新技术方案能力；
能主导从需求分析、算法设计、模型训练、系统集成到量产发布的完整研发流程；
具备良好的跨团队协作和技术推动能力。
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加分项（Preferred Qualifications）
熟悉露天矿动态地形特征及生产流程；
具备低GNSS覆盖、无结构道路环境相关研发经验；
有众包地图更新（Crowdsourced HD Map Update）项目经验；
有地图云平台或大规模地图数据处理经验；
具备算法服务化、微服务架构及MLOps落地经验；
具有持续降低人工地图校验比例或自动化制图平台建设经验。
November 12, 2026 - November 17, 2026
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