小米激光雷达算法专家 - 上海/北京
任职要求
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。 2. 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。 3. 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。 4. 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； 5. 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。
工作职责
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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。
1. 负责悬架预瞄前端算法的开发，即使用激光雷达，摄像头等感知设备，结合传感融合的算法，获取供底盘使用的路面高程，路面特征等信息； 2. 负责预瞄前端算法的软件架构设计，核心算法设计，代码开发； 3. 负责预瞄前端算法软件的架构说明书，算法设计说明书，标定/测试手册等的撰写； 4. 负责相应软件到车载控制器的集成方案制定与相关测试工作。
工作职责【负责其中之一的方向即可】 1、【道路几何方向】跟进学界最新主流道路集合感知进展，包括且不限于车道线，停止线，斑马线，Roadmarker, 道路拓扑等方向 2、【Occupancy方向】跟进学界最新主流占据网络感知层面进展，研究基于相机、激光雷达、毫米波雷达等Occupancy感知方案，业界内形成技术领先； 3、【BEV方向】跟进学界主流BEV感知进展，研究基于相机、激光雷达、毫米波雷达等端到端BEV感知方案，业界内形成技术领先； 4、【激光雷达方向】跟进学界主流激光雷达感知进展，研究基于激光雷达的动态&静态障碍物感知技术，业界内形成技术领先；
负责低速智驾功能中的环境建模算法工作，包含相机、激光雷达、超声波雷达等多传感器Local Map构建及Local Map&HD Map融合等
1、激光雷达感知算法开发与优化。负责自动驾驶场景中激光雷达感知算法的设计、开发和迭代，包括3D目标检测、点云分割、目标跟踪、可行驶区域识别等。需结合深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）优化模型性能，并完成算法上车部署。 2、前沿技术研究与预研。跟踪国际最新研究成果（如PointNet++、PointPillars、CenterPoint等模型），探索无监督/弱监督学习、强化学习等方向在感知领域的应用，推动技术落地。 3、团队管理与跨部门协作。负责技术文档编写、团队任务分配及进度把控，与系统集成、测试、规划模块工程师协作，确保感知算法与整车系统的兼容性和性能优化。 4、数据管理与模型迭代。主导数据标注规则制定、数据挖掘及模型评测，分析badcase并优化算法性能。需熟悉CUDA、TensorRT等加速工具，提升模型在嵌入式平台的运行效率。