主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"responsibilities": "1. 算法架构设计：负责应用于智能辅助驾驶的激光雷达信号处理算法架构设计，包括原始信号处理、点云信号处理、多传感器信号融合等相关的算法架构。\n2. 信号处理算法开发：开发激光雷达信号处理算法，包括原始数字信号编码、传输、解算、后处理、应用等核心算法开发。 \n3. 信号处理算法仿真：负责信号处理算法链路仿真模型的设计与开发，建立完整的激光雷达算法仿真能力，指导系统方案设计和器件选型。\n4. 算法应用开发：联合上下游完成传感器原型试制、性能标定，与算法团队深度合作，研究优化传感器信号的使用方式，探索传感器感知能力边界。 \n5. 系统性能优化：深度参与传感器系统方案设计，包括系统功能和性能定义、系统架构设计、子系统方案选型、信号处理算法优化等关键任务。 ",
"requirements_text": "1. 3年以上工作经验，光学、数学、电子工程、计算机等相关专业背景。\n2. 激光雷达算法开发量产经验，熟悉激光雷达传感器物理模型及信号处理流程、算法性能优化、点云后处理、融合感知中的一项或多项。\n3. 出色的问题分析和解决能力，了解激光雷达算法上下游工作逻辑和流程，熟悉激光雷达性能优化方法。 \n4. 加分项：熟悉激光雷达数据在智能辅助驾驶领域的应用，有多模态传感器标定&融合、传感器复杂场景（例如雨雾、高反膨胀、多径等）性能优化等经验者优先；\n5. 优秀的沟通技巧，跨技术领域协作能力，与不同背景的团队成员高效合作。",
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"fulltext": "激光雷达算法专家 - 上海/北京\n职位描述\n1. 算法架构设计：负责应用于智能辅助驾驶的激光雷达信号处理算法架构设计，包括原始信号处理、点云信号处理、多传感器信号融合等相关的算法架构。\n2. 信号处理算法开发：开发激光雷达信号处理算法，包括原始数字信号编码、传输、解算、后处理、应用等核心算法开发。 \n3. 信号处理算法仿真：负责信号处理算法链路仿真模型的设计与开发，建立完整的激光雷达算法仿真能力，指导系统方案设计和器件选型。\n4. 算法应用开发：联合上下游完成传感器原型试制、性能标定，与算法团队深度合作，研究优化传感器信号的使用方式，探索传感器感知能力边界。 \n5. 系统性能优化：深度参与传感器系统方案设计，包括系统功能和性能定义、系统架构设计、子系统方案选型、信号处理算法优化等关键任务。 \n\n职位要求\n1. 3年以上工作经验，光学、数学、电子工程、计算机等相关专业背景。\n2. 激光雷达算法开发量产经验，熟悉激光雷达传感器物理模型及信号处理流程、算法性能优化、点云后处理、融合感知中的一项或多项。\n3. 出色的问题分析和解决能力，了解激光雷达算法上下游工作逻辑和流程，熟悉激光雷达性能优化方法。 \n4. 加分项：熟悉激光雷达数据在智能辅助驾驶领域的应用，有多模态传感器标定&融合、传感器复杂场景（例如雨雾、高反膨胀、多径等）性能优化等经验者优先；\n5. 优秀的沟通技巧，跨技术领域协作能力，与不同背景的团队成员高效合作。\n1. 算法架构设计：负责应用于智能辅助驾驶的激光雷达信号处理算法架构设计，包括原始信号处理、点云信号处理、多传感器信号融合等相关的算法架构。\n2. 信号处理算法开发：开发激光雷达信号处理算法，包括原始数字信号编码、传输、解算、后处理、应用等核心算法开发。 \n3. 信号处理算法仿真：负责信号处理算法链路仿真模型的设计与开发，建立完整的激光雷达算法仿真能力，指导系统方案设计和器件选型。\n4. 算法应用开发：联合上下游完成传感器原型试制、性能标定，与算法团队深度合作，研究优化传感器信号的使用方式，探索传感器感知能力边界。 \n5. 系统性能优化：深度参与传感器系统方案设计，包括系统功能和性能定义、系统架构设计、子系统方案选型、信号处理算法优化等关键任务。 \n1. 3年以上工作经验，光学、数学、电子工程、计算机等相关专业背景。\n2. 激光雷达算法开发量产经验，熟悉激光雷达传感器物理模型及信号处理流程、算法性能优化、点云后处理、融合感知中的一项或多项。\n3. 出色的问题分析和解决能力，了解激光雷达算法上下游工作逻辑和流程，熟悉激光雷达性能优化方法。 \n4. 加分项：熟悉激光雷达数据在智能辅助驾驶领域的应用，有多模态传感器标定&融合、传感器复杂场景（例如雨雾、高反膨胀、多径等）性能优化等经验者优先；\n5. 优秀的沟通技巧，跨技术领域协作能力，与不同背景的团队成员高效合作。",
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