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负责毫米波雷达点云感知算法的研发与优化，包括 PointPillar、PV-RCNN 等算法在雷达点云上的应用。

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针对算法网络进行优化，包括 finetuning、模型压缩、量化、剪枝等，提高算法在嵌入式/车端部署性能。

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参与雷达感知算法在多传感器融合系统中的落地和验证，保证系统稳定性和实时性。

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对雷达数据处理、点云特征提取、目标检测与跟踪算法进行持续优化。

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与软硬件团队协作，实现感知算法高效落地和性能调优。

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硕士及以上学历，电子信息、自动驾驶、计算机视觉、深度学习或相关专业。

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熟悉毫米波雷达点云处理、目标检测与跟踪算法，掌握 PointPillar 或类似点云感知网络。

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熟悉深度学习模型优化方法，包括 finetuning、量化、剪枝、部署到嵌入式平台的经验。

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熟练使用 PyTorch、TensorFlow 或其他深度学习框架。

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有点云目标检测，occupancy，slam开发经验的优先。

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有自动驾驶雷达感知量产项目经验者优先，具备算法工程化能力。

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良好的团队合作与沟通能力，能独立解决算法优化和落地中的问题。

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有多传感器融合（Radar+Camera/LiDAR）经验优先。