毫米波多模态算法工程师-2027届 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 多模态时/空同步标定方案以及实现（解决多传感器感知同步，自动标注问题）；2. 基于微动多普勒特征进行家庭人员识别方案验证（解决遮挡，轨迹交叉后的ID switch问题）；3. 基于MIMO毫米波模组，在家居场景下进行手势/行为的识别（提升家居场景下智能体验）；4.基于MIMO毫米波模组，进行睡眠状态下的生命体征检测，睡眠分期分类，睡眠姿态估计，睡眠障碍推断（解决家居场景下，人的睡眠监测问题） 职位要求 1. 硕士及以上学历，电子信息、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业，博士优先2. 拥有毫米波雷达算法开发经验（含博士期间研究），熟悉FMCW MIMO雷达全处理链路（从原始ADC到目标语义输出）3. 熟悉 FMCW雷达测距/测速/测角原理，熟练掌握MIMO虚拟阵列设计与校准、DOA估计算法4. 深入理解 CFAR（1D/2D）、峰值提取、多普勒中心估计、相位解缠绕等方法5. 掌握至少一种聚类算法及多目标跟踪框架（Kalman滤波系列、粒子滤波、匈牙利算法）6. 熟悉点云基本处理（下采样、滤波、分割）及点云特征（例如：局部密度、速度分布、RCS）7. 具有点云分类/动作识别经验，可独立实现基于传统特征（SVM/随机森林）或深度学习（PointNet、Transformer）的方案8. 熟练使用 Python + NumPy/SciPy/scikit-learn 或 MATLAB 进行快速原型开发9. 发表过雷达感知、点云处理、Human Activity Recognition（HAR）等相关领域顶会/顶刊论文优先 投递...
毫米波雷达感知算法工程师（博士） Beijing Intelligent manufacturing / Industrial Internet / Industrial automation 26届航海计划 Responsibilities 1. 参与毫米波雷达技术在智能家居、医疗健康、IoT等领域的算法研发工作；2. 研究并开发毫米波雷达信号处理算法，包括波形设计、FMCW信号处理、MIMO信号处理、新体制雷达方案设计及信号处理算法等；3. 研究并优化目标检测、跟踪及分类算法，提高雷达对动态/静态目标的感知能力；研究并优化毫米波雷达生命体征信号测量能力，提高雷达对微动信号的测量精度；4. 结合深度学习技术优化毫米雷达全链路算法及端到端感知能力；5. 参与芯片方案选型、定制化工作，参与全链路算法设计及部署工作，参与毫米波雷达与产品侧联调、部署、优化等任务；6. 关注前沿研究，阅读相关论文，推动新技术在实际应用中的落地。 Qualifications 1. 2025-2026届博士毕业生，信号处理/信息工程/电子工程/计算机/人工智能及相关专业；2. 熟悉毫米波雷达系统工作原理，掌握FMCW信号工作原理、DOA估计算法（MUSIC、ESPRIT等）、MIMO信号处理、杂波抑制技术等，了解波形设计及雷达信号去噪技术；3. 掌握目标检测、数据关联、卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪（MTT）等算法；熟悉CNN；4. Transformer、RNN、图神经网络（GNN）等常见网络模型，有雷达点云/回波数据与深度学习结合的研究经验者优先；5. 精通Python，熟悉至少一个深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等)；6. 数学基础扎实，具备良好的概率统计、矩阵运算、优化算法基础，能够处理雷达原始数据，进行算法验证和仿真测试；7. 具备良好的科研能力和英文文献阅读能力，能复现并优化前沿算法。 Apply...
毫米波雷达高级算法工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A73055A 职位描述 1. 核心算法研发 - 负责基于 FMCW MIMO雷达 的家居场景感知算法开发，包括： - 单人/多人人体姿态（坐/站/躺/跌倒等）估计与骨骼关键点提取 - 生理指标（呼吸频率、心率）的毫米波信号提取与鲁棒估计 - 人体动作识别（行走、挥手、跌倒、跌倒后状态等）及行为分析2. 雷达信号处理 - 设计并实现雷达原始数据预处理流程（杂波抑制、背景去除、距离-多普勒图（RD图）生成、虚拟孔径阵列合成等） - 开发目标检测算法：CFAR（单元平均/有序统计/二维CFAR）、峰值分组、多普勒解模糊 - 实现 MIMO 角度估计（DBF、Capon、MUSIC、压缩感知等）与 多目标关联3. 点云感知与跟踪 - 构建高质量的 4D点云（距离/速度/方位/俯仰），设计点云滤波与聚类算法（DBSCAN、KMeans等） - 实现多目标跟踪（Kalman滤波、扩展卡尔曼、JPDA、匈牙利匹配等），解决遮挡与重识别问题