雷达数据处理算法工程师
成都
全职
职位描述
一、岗位职责 1. 雷达数据处理算法 - 负责车载雷达（包括但不限于UWB、激光雷达）目标检测、语义分割、障碍物跟踪、高低识别、车位识别等算法，支持自动驾驶环境感知（动态/静态目标） - 上述算法可基于传统几何方法（聚类、拟合、特征提取）或融合轻量级深度学习手段 - 了解信号处理知识作为加分项 2. 算法工程落地与嵌入式部署（单传感器方案） - 负责雷达传感器（包括但不限于UWB、激光雷达）数据处理算法的嵌入式平台移植与性能优化。 - 完成传感器标定、安装校准及单传感器系统的实车联调，支持量产项目。 3. 能力拓展（多传感器融合，加分项） - 如具备多传感器融合经验，可作为能力拓展方向，参与以下工作： - 实现多种雷达（激光雷达、超声波等）点云数据的融合，包括时空同步、坐标系对齐、目标级融合。 - 探索将数据处理算法输出的OD、车位、高低信息与激光雷达感知结果进行联合优化。
职位要求
二、任职要求 1. 学历与经验 - 硕士及以上学历，计算机、自动化、电子工程、车辆工程等相关专业。 - 3 年以上 车载或机器人领域雷达数据处理工作经验（社招）。 2. 传感器经验要求 - 必须具备以下至少一种传感器的深入开发经验： - 超声波雷达 - 毫米波雷达（传统/4D） - UWB 雷达 - 激光雷达 - 有以上两种及以上传感器开发经验者优先。 3. 核心技能（数据处理算法） - 熟练掌握数据流程（点云预处理、滤波跟踪、分割、坐标变换等）。 - 具备多目标航迹管理、OD 检测、车位识别或高低识别（含路面起伏检测与障碍物高低识别）等实际算法开发经验。 - 熟悉常见聚类算法（DBSCAN、欧式聚类等）及几何特征拟合（直线、圆、平面）。 - 精通目标跟踪与状态估计（EKF/UKF/PF、IMM），熟悉数据关联算法（NN/JPDA/MHT）。 - 扎实的数学基础（线性代数、概率论、数值优化、最小二乘）。 - 信号处理知识（如滤波、FFT、CFAR 等）了解优先。 4. 编程与工程能力 - 精通 C/C++，具备嵌入式平台算法落地能力。 - 熟练使用 Python/MATLAB 进行快速原型验证。 - 了解 UART/CAN/Ethernet 等车载通信接口。 5. 加分项（深度学习） - 具备深度学习基础，了解经典点云目标检测/分割算法（如 PointNet++、PointPillars、RangeNet++、SqueezeSeg 等），能够使用 PyTorch/TensorFlow 训练模型（如点云分类、车位检测）并部署。 - 有模型量化、TensorRT/ONNX 经验者更佳。 - 有多传感器（如激光雷达+毫米波、激光雷达+超声波等）融合落地经验者优先。
投递
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Focusing on the sustainable development goal of "safety and reliability”, “win-win growth”, and “green environmental protection", Desay SV actively participates in the global carbon neutral strategy and integrates sustainable development into all aspects of business operations. While giving back to society, respecting every employee of the company, and creating a diverse working environment and development platform for employees, we encourage equality, openness, and coordinated development among all our branches around the world. Desay SV people adhere to the same mission and work together for the same goal—to create a safe, delightful and sustainable mobility.
