主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "无人机-毫米波雷达感知AI技术研究员",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "无人机业务部",
"location": "深圳市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、前沿技术研究：跟踪毫米波雷达感知AI领域的最新进展（如4D点云处理、多模态融合、深度学习算法），分析行业标杆方案并输出技术Benchmark。\n2、感知算法研发：负责毫米波雷达点云/信号的数据处理算法开发（如目标检测、跟踪、分类、SLAM）；针对无人机低空物流场景（如复杂城市环境、动态障碍物避障），优化感知算法的鲁棒性与实时性。\n3、多传感器融合：设计毫米波雷达与视觉、激光雷达等传感器的融合感知方案，提升无人机在弱光、雨雾等恶劣条件下的环境理解能力。\n4、系统需求拆解：结合业务场景（如精准降落、航线规划），输出毫米波雷达感知模块的技术规格与性能指标。\n5、量产落地支持：参与算法在嵌入式平台（如无人机主控芯片）的部署优化，确保算力、功耗与精度的平衡。\n6、跨团队协作：与射频、硬件、飞控团队合作，解决感知-控制闭环中的关键问题（如延迟优化、误检抑制）。\n7、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；",
"requirements_text": "1、精通毫米波雷达数据处理及深度学习模型；\n2、熟悉PyTorch/TensorFlow，具备嵌入式部署经验；\n3、3年以上雷达感知或自动驾驶/无人机相关算法研发经验。\n4、场景理解：能从无人机业务需求（如物流避障、低空导航）出发，设计高可靠性的感知解决方案。\n5、工程素养：熟悉算法量产流程（数据采集、标注、模型迭代），具备跨团队沟通能力。\n6、具备主动学习与探索AI新工具、新方法的意识，能持续将AI能力融入实际工作场景并独立落地；\n7、对AI工具有实际使用经验，能清晰阐述利用AI解决复杂问题的思路与方法，保持对AI前沿趋势的敏感度；",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"嵌入式",
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"job_highlights": "技术前沿性：探索雷达及AI融合感知等新技术在低空物流场景的应用。\n业务影响力：直接参与美团无人机核心感知能力建设，推动城市低空物流的智能化落地。\n职业路径：可向AI算法专家、感知系统负责人或无人机AI产品经理方向发展。"
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"fulltext": "无人机-毫米波雷达感知AI技术研究员\n无人机-毫米波雷达感知AI技术研究员\n\n基础信息\n工作地点：深圳市\n部门：无人机业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-06-03\n\n岗位职责\n1、前沿技术研究：跟踪毫米波雷达感知AI领域的最新进展（如4D点云处理、多模态融合、深度学习算法），分析行业标杆方案并输出技术Benchmark。\n2、感知算法研发：负责毫米波雷达点云/信号的数据处理算法开发（如目标检测、跟踪、分类、SLAM）；针对无人机低空物流场景（如复杂城市环境、动态障碍物避障），优化感知算法的鲁棒性与实时性。\n3、多传感器融合：设计毫米波雷达与视觉、激光雷达等传感器的融合感知方案，提升无人机在弱光、雨雾等恶劣条件下的环境理解能力。\n4、系统需求拆解：结合业务场景（如精准降落、航线规划），输出毫米波雷达感知模块的技术规格与性能指标。\n5、量产落地支持：参与算法在嵌入式平台（如无人机主控芯片）的部署优化，确保算力、功耗与精度的平衡。\n6、跨团队协作：与射频、硬件、飞控团队合作，解决感知-控制闭环中的关键问题（如延迟优化、误检抑制）。\n7、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；\n\n岗位基本要求\n1、精通毫米波雷达数据处理及深度学习模型；\n2、熟悉PyTorch/TensorFlow，具备嵌入式部署经验；\n3、3年以上雷达感知或自动驾驶/无人机相关算法研发经验。\n4、场景理解：能从无人机业务需求（如物流避障、低空导航）出发，设计高可靠性的感知解决方案。\n5、工程素养：熟悉算法量产流程（数据采集、标注、模型迭代），具备跨团队沟通能力。\n6、具备主动学习与探索AI新工具、新方法的意识，能持续将AI能力融入实际工作场景并独立落地；\n7、对AI工具有实际使用经验，能清晰阐述利用AI解决复杂问题的思路与方法，保持对AI前沿趋势的敏感度；\n\n岗位亮点\n技术前沿性：探索雷达及AI融合感知等新技术在低空物流场景的应用。\n业务影响力：直接参与美团无人机核心感知能力建设，推动城市低空物流的智能化落地。\n职业路径：可向AI算法专家、感知系统负责人或无人机AI产品经理方向发展。\n1、前沿技术研究：跟踪毫米波雷达感知AI领域的最新进展（如4D点云处理、多模态融合、深度学习算法），分析行业标杆方案并输出技术Benchmark。\n2、感知算法研发：负责毫米波雷达点云/信号的数据处理算法开发（如目标检测、跟踪、分类、SLAM）；针对无人机低空物流场景（如复杂城市环境、动态障碍物避障），优化感知算法的鲁棒性与实时性。\n3、多传感器融合：设计毫米波雷达与视觉、激光雷达等传感器的融合感知方案，提升无人机在弱光、雨雾等恶劣条件下的环境理解能力。\n4、系统需求拆解：结合业务场景（如精准降落、航线规划），输出毫米波雷达感知模块的技术规格与性能指标。\n5、量产落地支持：参与算法在嵌入式平台（如无人机主控芯片）的部署优化，确保算力、功耗与精度的平衡。\n6、跨团队协作：与射频、硬件、飞控团队合作，解决感知-控制闭环中的关键问题（如延迟优化、误检抑制）。\n7、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；\n1、精通毫米波雷达数据处理及深度学习模型；\n2、熟悉PyTorch/TensorFlow，具备嵌入式部署经验；\n3、3年以上雷达感知或自动驾驶/无人机相关算法研发经验。\n4、场景理解：能从无人机业务需求（如物流避障、低空导航）出发，设计高可靠性的感知解决方案。\n5、工程素养：熟悉算法量产流程（数据采集、标注、模型迭代），具备跨团队沟通能力。\n6、具备主动学习与探索AI新工具、新方法的意识，能持续将AI能力融入实际工作场景并独立落地；\n7、对AI工具有实际使用经验，能清晰阐述利用AI解决复杂问题的思路与方法，保持对AI前沿趋势的敏感度；",
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