ADAS System Application ExpertPSRBCD

1. Design and develop ADAS ground truth system perception software system incl. multi-sensor fusion detection and segmentation algorithm tracking algorithm process cloud pipeline etc. 

设计开发ADAS真值系统感知软件包含多传感器融合检测与分割算法跟踪算法云端处理流水线等 

1. Design and develop innovative multi-model fusion algorithms such as map fusion modules multi-frame local map construction modules and road network construction modules based on static environment and dynamic objects perception results and offline maps etc. 

基于静态环境与动态目标感知结果及离线地图设计开发创新的多模态融合算法如地图融合模块多帧局部地图构建模块路网构建模块等 

1. Performance optimization for sensor fusion models in vehicle application. 

针对传感器融合模型车端应用中进行性能优化 

1. Cooperate with Bosch business units in China and worldwide for requirement analysis technology transfer and evaluate market attractiveness of new technical solutions. 

协同博世中国及全球业务部门进行需求分析技术转移并评估新技术方案的市场价值 

Qualifications :

1. Masters degree or above with major in Automotive/Automation/Computer Science/Artificial Intelligence/Electrical Engineering/Mechatronics or related. 

硕士及以上学历车辆工程/自动化/计算机科学/人工智能/电气工程/机电一体化或相关专业 

1. More than 3 years working experience in automotive electronics experienced in ADAS perception fusion. 

3年以上汽车电子行业工作经验具备ADAS及感知融合领域实战经验 

1. Strong knowledge in the perception domain such as object detection object tracking semantic segmentation and depth estimation based on camera/LiDAR. 

精通感知算法包括基于摄像头/激光雷达的目标检测目标跟踪语义分割及深度估算等技术 

1. Familiar with SW development processes AUTOSAR architecture. 

熟悉软件开发流程及AUTOSAR架构体系 

1. Strong pressure resilience strong sense of responsibility. 

抗压能力强具备高度责任感 

1. Professional English: able to use English fluently and accurately (speaking listening reading and writing). 

专业英语能力可精准流利运用英语听说读写 

Nice to have 

1. Familiarity with open-source vision libraries such as OpenCV and PCL 

熟悉OpenCVPCL等开源视觉处理库 

1. Familiarity with AI-based perception backbone frameworks and model training 

精通基于AI的感知骨干网络框架及模型训练 

1. Familiarity with filtering and optimization algorithms 

掌握滤波与优化算法 

1. Experience in local map construction lane detection perception & map fusion perception result fusion and PnC is a strong plus 

具备局部地图构建车道线检测感知与地图融合感知结果融合规划控制PnC经验者优先 

1. Experience in ADAS sensors such as cameras LiDARs and radars; familiarity with SD/HD map data structure is a strong plus 

熟悉ADAS传感器摄像头/激光雷达/毫米波雷达掌握标准/高精地图SD/HD Map数据结构者优先 

1. Proficiency and practical experiences in ROS Python or C and developing in Linux 

精通ROS系统熟练掌握Python/C具备Linux环境开发实战经验 

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