算法工程师-2027届 20-30K 苏州、上海、北京、深圳、西安 研发 - 算法 硕士及以上 职位描述 1. 前沿算法研究与设计： - 针对公司产品领域的需求，进行相关算法的预研、设计和理论分析。 - 深入研究并开发包括但不限于：数字信号处理（滤波、谱分析、相关、卷积等）、精密仪器校准与误差补偿算法、数字通信与调制解调算法、高速时钟恢复与抖动分析算法、相位噪声分析算法、电源控制与优化算法等。2. 系统建模与仿真： - 负责建立相关产品功能的数学模型和系统级仿真平台（如使用MATLAB, Simulink, Python等）。 - 通过仿真验证算法可行性、评估算法性能，并进行参数优化。3. 算法实现与验证支持： - 参与制定产品系统方案，提供算法层面的专业分析与规格定义。 - 编写清晰的算法设计文档和技术规范，指导FPGA工程师进行硬件逻辑实现或软件工程师进行嵌入式/上位机代码实现。 - 配合团队进行算法在FPGA、DSP、MCU或PC平台的移植、调试、验证与性能优化。 - 分析测试数据，定位并解决算法在实际应用中遇到的问题。4. 技术创新与积累： - 跟踪相关领域的最新技术进展，探索新的算法理论与应用。 - 参与技术专利撰写和技术成果的分享。 职位要求 1.
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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
智能安全评估算法开发实习生 上海 实习 数字技术 - 数字安全 职位 ID：A245859 职位描述 1. 针对智能辅助驾驶系统，设计开发综合全面、高可靠性的安全评测算法与工具，用于量化评估智能辅助驾驶系统在各类已知或生成场景下的安全与合规表现；2. 建立数据驱动的评测模型与方法论，利用仿真数据和实际路测数据，训练预测模型，提前发现潜在风险，为算法改进和系统优化提供高价值输入。 职位要求 1.精通Python、C++等编程语言，具备扎实的数据结构和算法设计基础，能够熟练运用常用算法库和框架（如NumPy、SciPy、PyTorch、TensorFlow等）进行算法开发和数据处理；2.熟悉机器学习、深度学习算法原理，有在智能辅助驾驶领域应用相关算法进行性能评估、模型训练和优化的实践经验。例如，掌握基于深度学习的目标检测算法在智能辅助驾驶感知评测中的应用；3.了解智能辅助驾驶系统的架构和核心算法（感知、决策、规划、控制），熟悉车辆动力学、运动学模型，能够根据系统原理设计有效的仿真评测算法和场景；4.熟练使用一种或多种主流智能辅助驾驶仿真工具（如Prescan、Carsim、VTD、CARLA等），具备仿真环境搭建、场景配置和数据采集的能力。 投递...
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...
Mobileye is a global pioneer in computer vision, machine learning, data analytics, localization and mapping for ADAS and autonomous driving. Mobileye China R&D Center develops REM, our core mapping & localization solution for autonomous vehicles. We
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