感知算法工程师（深度学习 / 机器学习方向）

一、岗位职责

1. 针对毫米波雷达 ADC 原始数据、高密度 4D 点云数据，基于数据集选择合适的模型和算法，设计深度学习与机器学习算法，完成动作识别、跌倒检测、杂波抑制、鬼影虚警滤除、多径干扰抑制。

2. 搭建车载雷达专用训练数据集，根据产品形态需求，整合多种类智慧感知设备，完成数据采集、标注、清洗与数据增强，基于 CNN/DNN/PointNet 网络实现目标多分类、动静目标分离。

3. 完成神经网络轻量化、量化剪枝，将模型部署到雷达 DSP/MCU，完成 MIL 仿真、数据回灌、实车路测迭代。

4. 打通数据闭环，持续挖掘 corner case，迭代模型精度，输出算法设计文档、测试报告与专利。

5. 和测试团队配合，完成算法模型性能验收，支撑雷达产品量产交付。

6. 持续挖掘行业前沿深度学习、机器学习等AI领域相关算法的技术发展脉络，优化当前的训练模型和算法。

7. 完成领导安排的其他任务。

二、任职资格

1. 学历专业：硕士及以上，计算机、人工智能、信息与通信工程、电子信息、应用数学等相关专业；3 年及以上机器学习或深度学习算法研发经验。

2. AI 能力：熟练使用 PyTorch 搭建神经网络，能够独立完成数据集构建、模型训练、调优评估；掌握 INT8 量化、模型剪枝等轻量化手段。

3. 工程能力：熟练 MATLAB/Python 仿真，掌握 C/C++ 嵌入式开发，可完成模型端侧部署；了解 TI/NXP 主流雷达芯片平台优先。

4. 雷达基础：了解FMCW 雷达完整信号链路，熟练 FFT、CFAR 检测、DOA 估计、聚类、目标跟踪等传统算法，有毫米波雷达及智驾感知算法项目量产经验优先。

5. 项目经历：有雷达目标分类、AI 降噪、点云语义分割、端到端神经网络替代传统信号链路项目落地经验。