職位描述
機器學習大模型算法深度學習TransformerDNNGPTK-means算法隨機森林邏輯回歸通信算法Python人工智能通信/網絡設備計算機軟件
歡迎信號處理算法/機器學習/深度學習/大模型經驗投遞！
你將負責
設計并落地毫米波雷達信號處理/機器學習/大模型算法（目標檢測、跟蹤、場景理解）；
研發(fā)信號-數據聯合模型，完成從原型→嵌入式部署的端到端驗證；
編寫可追溯的研發(fā)文檔與自動化測試腳本，持續(xù)迭代算法性能。
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我們希望你
電子/計算機/通信等相關專業(yè)，碩士及以上；
2+ 年 ML/DL 實戰(zhàn)經驗，熟悉 Transformer/CNN/RNN 或信號處理算法；
Python 熟練，能使用 PyTorch/TensorRT/TVM 進行模型訓練與量化；
具備英文文獻閱讀能力，有良好的技術溝通與文檔習慣；
有雷達、音頻、通信基帶等邊緣側算法部署經驗者優(yōu)先。
電子/計算機/通信等相關專業(yè)，碩士及以上；
2+ 年 ML/DL 實戰(zhàn)經驗，熟悉 Transformer/CNN/RNN 或信號處理算法；
Python 熟練，能使用 PyTorch/TensorRT/TVM 進行模型訓練與量化；
具備英文文獻閱讀能力，有良好的技術溝通與文檔習慣；
有雷達、音頻、通信基帶等邊緣側算法部署經驗者優(yōu)先。
加分項
熟悉 TI AWR/WR 系列 SDK、CMSIS-DSP、NEON 指令優(yōu)化；
參與過 Kaggle/天池等 ML 競賽并獲獎；
發(fā)表過 CVPR/ICASSP/RADAR 等會議論文或專利。
熟悉 TI AWR/WR 系列 SDK、CMSIS-DSP、NEON 指令優(yōu)化；
參與過 Kaggle/天池等 ML 競賽并獲獎；
發(fā)表過 CVPR/ICASSP/RADAR 等會議論文或專利。
投遞方式
簡歷 + 項目 GitHub/論文/競賽鏈接 → *********************
我們期待與你一起把 AI 裝進毫米波雷達，讓每一幀點云都智能！
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工作地點
成都武侯區(qū)新中泰國際大廈1 棟 1 單元25 樓 06-07 號
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蓬托森思(成都)科技有限公司公司官網：https://www.pontosense.com/Pontosense是全球具有創(chuàng)新力的公司，提供無線傳感集成技術的領先供應商。Pontosense創(chuàng)造了無線智能傳感——一種非接觸式 RF傳感器，可監(jiān)測包括呼吸率、心率和 HRV在內的生物特征，以解鎖新的人類技術應用。Pontosense擁有 500多項無線技術專利，其杰出的工程師團隊以及領先的數據和人工智能科學家正在使以人為本的技術成為現實。Pontosense愿景是通過擴展人與機器之間的關系從根本上改變日常技術。這種熱情促成了多個行業(yè)的全球合作伙伴關系和應用，包括汽車、智能家居和醫(yī)療保健空間。
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