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崗位職責：
職責一：算法設計與開發
工作任務
1、聚焦邊緣計算盒子部署場景，負責路口、路段交通場景下雷視融合核心算法的全生命周期管理，包括軌跡拼接、多源數據融合（雷達目標數據 + 視頻圖像數據）的算法設計、編碼開發、性能調優及迭代升級。
2、針對邊緣設備算力、內存、功耗約束，優化算法復雜度與運行效率，實現低延遲、高吞吐的算法運行效果
職責二：技術方案與問題攻堅
工作任務
1、深度參與算法需求拆解與技術方案制定，結合交通業務場景明確算法輸入輸出標準、精度指標及適配邊界
2、解決雷視數據時空校準、動態目標軌跡匹配、遮擋場景軌跡延續、多目標沖突處理等核心技術難題，保障軌跡連續性與融合準確性
職責三：算法落地與工程協同
工作任務
1、協同工程團隊完成算法工程化落地，提供算法集成文檔、接口規范，配合聯調測試與現場問題排查。
2、推動算法與邊緣硬件設備、上層業務系統的高效適配，確保部署環節的順暢銜接。
職責四：算法迭代與技術沉淀
工作任務
1、持續監控復雜交通場景（雨霧、強光、車流密集等）下算法運行效果，基于實際數據迭代優化模型，提升系統穩定性與環境適應性
2、沉淀算法開發經驗，編寫技術文檔、算法說明手冊，參與團隊技術分享，完善雷視融合算法技術體系。

任職資格：
大學本科及以上學歷，計算機科學與技術、軟件工程、人工智能、數據科學等相關專業
精通雷視融合核心知識體系，包括雷達（毫米波 / 激光雷達）與視覺（攝像頭）傳感器的工作原理、數據格式（點云 / 圖像 / 時序數據）及誤差特性，熟悉多源數據時空校準、同步對齊的技術原理。
深入掌握多源傳感器數據融合算法理論，包括卡爾曼濾波、粒子濾波、貝葉斯估計、DS 證據理論等經典融合方法，了解深度學習融合模型（如 Transformer、CNN-LSTM）的應用場景與實現邏輯。
熟練掌握軌跡處理相關理論知識，涵蓋軌跡平滑、軌跡匹配、拼接融合、多目標跟蹤（MOT）、遮擋場景軌跡延續等核心技術的數學原理與工程實現邏輯。
具備扎實的交通場景業務知識，深刻理解路口 / 路段交通流特性（如車輛行駛軌跡規律、交通擁堵形成機制）、交通事件檢測（違停、壓線、擁堵）等業務場景的技術落地需求。
掌握計算機視覺與數字圖像處理基礎，包括圖像預處理、特征提取、目標檢測、圖像分割等技術，能適配雷視融合中的視覺數據處理需求。

職位類別： 其他

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