主分类：通用算法研发（其他方向）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Sensor融合感知算法-豆包手机助手（北京/深圳）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
},
"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、算法设计与实现：聚焦智能终端低功耗多模态感知算法的设计与开发，结合各类传感器（包括但不限于IMU、气压计、各类光传感器、Wi-Fi、BLE）的数据，以先进AI/ML算法实现多源信息融合感知；\n2、工程化实现与优化：将算法高效部署到端侧平台，重点保障处理实时性与低功耗特性，优化计算复杂度、内存占用，强化功耗精细化控制；\n3、创新技术研究：跟踪端侧智能感知算法及传感器应用的最新发展趋势，聚焦AI+低功耗平台等前沿技术的预研与探索，推动创新方案在实际产品中落地，提升产品核心市场力；\n4、跨团队协作：与产品经理、底层软件驱动工程师、应用开发工程师等紧密配合，确保多模融合感知算法解决方案满足产品功能与体验需求。",
"requirements_text": "1、计算机科学、电子工程、通信、自动化等相关专业，3年以上传感器算法开发或端侧智能算法开发经验，有低功耗音视频处理或智能感知算法开发经验者优先；\n2、至少熟练掌握C/C++/Python/Java等其中一门语言，具备良好的代码风格和工程实践能力，能高效实现低功耗算法与传感器相关算法的工程化落地；\n3、熟悉Android系统架构，了解Android Sensor Framework和HAL层开发，掌握低功耗场景下的算法部署与优化方法；\n4、精通传统时频域信号处理方法，深入理解机器学习和深度学习算法，熟悉至少一种主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等），具备低功耗感知算法设计、优化及工程化落地经验；\n5、了解常见传感器的工作原理及常用的融合算法（如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等），能结合低功耗感知需求设计高效融合方案。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"算法设计",
"系统架构",
"信号处理"
],
"preferred_qualifications": "1、计算机科学、电子工程、通信、自动化等相关专业，3年以上传感器算法开发或端侧智能算法开发经验，有低功耗音视频处理或智能感知算法开发经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7605866898300684549/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7605866898300684549",
"post_date": "2026-02-12",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7605866898300684549/detail"
},
"fulltext": "Sensor融合感知算法-豆包手机助手（北京/深圳）\n职位描述\n1、算法设计与实现：聚焦智能终端低功耗多模态感知算法的设计与开发，结合各类传感器（包括但不限于IMU、气压计、各类光传感器、Wi-Fi、BLE）的数据，以先进AI/ML算法实现多源信息融合感知；\n2、工程化实现与优化：将算法高效部署到端侧平台，重点保障处理实时性与低功耗特性，优化计算复杂度、内存占用，强化功耗精细化控制；\n3、创新技术研究：跟踪端侧智能感知算法及传感器应用的最新发展趋势，聚焦AI+低功耗平台等前沿技术的预研与探索，推动创新方案在实际产品中落地，提升产品核心市场力；\n4、跨团队协作：与产品经理、底层软件驱动工程师、应用开发工程师等紧密配合，确保多模融合感知算法解决方案满足产品功能与体验需求。\n\n职位要求\n1、计算机科学、电子工程、通信、自动化等相关专业，3年以上传感器算法开发或端侧智能算法开发经验，有低功耗音视频处理或智能感知算法开发经验者优先；\n2、至少熟练掌握C/C++/Python/Java等其中一门语言，具备良好的代码风格和工程实践能力，能高效实现低功耗算法与传感器相关算法的工程化落地；\n3、熟悉Android系统架构，了解Android Sensor Framework和HAL层开发，掌握低功耗场景下的算法部署与优化方法；\n4、精通传统时频域信号处理方法，深入理解机器学习和深度学习算法，熟悉至少一种主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等），具备低功耗感知算法设计、优化及工程化落地经验；\n5、了解常见传感器的工作原理及常用的融合算法（如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等），能结合低功耗感知需求设计高效融合方案。\n1、算法设计与实现：聚焦智能终端低功耗多模态感知算法的设计与开发，结合各类传感器（包括但不限于IMU、气压计、各类光传感器、Wi-Fi、BLE）的数据，以先进AI/ML算法实现多源信息融合感知；\n2、工程化实现与优化：将算法高效部署到端侧平台，重点保障处理实时性与低功耗特性，优化计算复杂度、内存占用，强化功耗精细化控制；\n3、创新技术研究：跟踪端侧智能感知算法及传感器应用的最新发展趋势，聚焦AI+低功耗平台等前沿技术的预研与探索，推动创新方案在实际产品中落地，提升产品核心市场力；\n4、跨团队协作：与产品经理、底层软件驱动工程师、应用开发工程师等紧密配合，确保多模融合感知算法解决方案满足产品功能与体验需求。\n1、计算机科学、电子工程、通信、自动化等相关专业，3年以上传感器算法开发或端侧智能算法开发经验，有低功耗音视频处理或智能感知算法开发经验者优先；\n2、至少熟练掌握C/C++/Python/Java等其中一门语言，具备良好的代码风格和工程实践能力，能高效实现低功耗算法与传感器相关算法的工程化落地；\n3、熟悉Android系统架构，了解Android Sensor Framework和HAL层开发，掌握低功耗场景下的算法部署与优化方法；\n4、精通传统时频域信号处理方法，深入理解机器学习和深度学习算法，熟悉至少一种主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等），具备低功耗感知算法设计、优化及工程化落地经验；\n5、了解常见传感器的工作原理及常用的融合算法（如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等），能结合低功耗感知需求设计高效融合方案。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T033",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}