成都·武侯区
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欢迎信号处理算法/机器学习/深度学习/大模型方向人才加入！
你将参与
- 毫米波雷达系统中信号处理、机器学习及大模型算法（如目标检测、跟踪、场景理解）的设计与工程实现；
- 构建信号与数据融合的联合模型，推进算法从原型设计到嵌入式平台部署的全流程验证；
- 编写完整可追溯的技术文档与自动化测试脚本，持续优化算法精度与效率。
我们期待你具备
- 电子、计算机、通信等相关专业硕士及以上学历；
- 2年以上机器学习或深度学习项目经验，掌握 Transformer、CNN、RNN 或经典信号处理方法；
- 熟练使用 Python，具备 PyTorch、TensorRT 或 TVM 的模型训练与量化部署能力；
- 能够阅读英文技术文献，具备良好的技术表达与文档撰写习惯；
- 有雷达、音频、通信基带等领域边缘端算法落地经验者优先考虑。
加分项
- 熟悉 TI AWR/WR 系列 SDK、CMSIS-DSP 或 NEON 指令集优化技术；
- 曾在 Kaggle、天池等机器学习竞赛中获奖；
- 在 CVPR、ICASSP、RADAR 等国际会议发表论文或拥有相关专利。
投递方式
请将简历及项目材料（GitHub链接、论文、竞赛成果等）发送至：*********************
我们期待与你携手，将人工智能深度融入毫米波雷达，赋予每帧点云更强大的感知智慧！
你将参与
- 毫米波雷达系统中信号处理、机器学习及大模型算法（如目标检测、跟踪、场景理解）的设计与工程实现；
- 构建信号与数据融合的联合模型，推进算法从原型设计到嵌入式平台部署的全流程验证；
- 编写完整可追溯的技术文档与自动化测试脚本，持续优化算法精度与效率。
我们期待你具备
- 电子、计算机、通信等相关专业硕士及以上学历；
- 2年以上机器学习或深度学习项目经验，掌握 Transformer、CNN、RNN 或经典信号处理方法；
- 熟练使用 Python，具备 PyTorch、TensorRT 或 TVM 的模型训练与量化部署能力；
- 能够阅读英文技术文献，具备良好的技术表达与文档撰写习惯；
- 有雷达、音频、通信基带等领域边缘端算法落地经验者优先考虑。
加分项
- 熟悉 TI AWR/WR 系列 SDK、CMSIS-DSP 或 NEON 指令集优化技术；
- 曾在 Kaggle、天池等机器学习竞赛中获奖；
- 在 CVPR、ICASSP、RADAR 等国际会议发表论文或拥有相关专利。
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2026-08-13 14:18
IP属地：四川成都
职位福利
硕士1-3年机器学习大模型算法深度学习TransformerDNNGPTK-means算法随机森林逻辑回归通信算法Python
蓬托森思（成都）科技有限公司
天使轮 · 20-99人
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