无人机-毫米波雷达感知AI技术研究员

Job description

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。

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。

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。

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。

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。

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）。
• 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； 1、精通毫米波雷达数据处理及深度学习模型； 2、熟悉PyTorch/TensorFlow，具备嵌入式部署经验； 3、3年以上雷达感知或自动驾驶/无人机相关算法研发经验。 4、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。 5、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。 6、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； 7、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； 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。

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。

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。