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深圳市速腾聚创科技有限公司
发布时间:2018-09-27 08:53  点击:

单位名片:

单位名称 深圳市速腾聚创科技有限公司 单位性质 民营企业
单位地址 广东省深圳市南山区 单位行业 交通运输、仓储和邮政业
单位规模 100-299人 单位网址


时间地点:

招聘时间 2018-09-27 15:30-17:10 招聘地点 前卫校区 经信十一阶

招聘计划:

学历要求 硕士生,博士生 招聘总人数 36 研究生人数 不限 本科生人数 不限

招聘内容:

一、公司介绍

  速腾聚创 (RoboSense)   是全球领先的自动驾驶激光雷达环境感知解决方案提供商。公司利用自主研发的具有世界领先水平的机器人感知产品,将激光雷达传感器硬件方案、三维数据处理算法和深度学习技术相结合。通过持续的技术创新,让机器人拥有超越人类眼睛的环境感知能力。
  公司注册于2014年,初期由哈工大博士团队创建。经过7年的科研沉淀与4年的商业化转换。目前速腾聚创(RoboSense)成功建立起围绕激光雷达环境感知为核心的产销研一体化经营体系。
  速腾聚创研发与运营中心位于中国深圳南山区,并在北京与硅谷设有办事处。目前,公司全职员工超过两百名(不含生产基地员工),核心研发团队研究生占比超过60%。并长期与麻省理工、港科大、清华、哈工大等国内外一流学府及研究机构保持着人才输送和学术研究合作。    

二、招聘岗位


1-光学工程师(10名)
工作职责:
1. 激光雷达光路设计、光学建模仿真;
2. 光学元件选型和光路搭建。
任职要求:
1. 硕士及以上学历;光学工程、光电子与信息光学等相关专业;
2. 对激光雷达原理有深入了解;
3. 至少完成过一款激光光学系统的设计与实验验证;
4. 能够根据产品规格进行光学元件选型;

2-硬件工程师(5名)
工作职责:
1. 硬件方案设计及器件选型
2. 模拟电路设计(电路图设计、PCB设计、验证)
3. 电路的调试、功能测试和可靠性功能验证,完成技术文档的编写和归档。
任职要求:
1. 硕士及以上学历,自动化、电子工程、系统工程等相关专业;
2. 具有2年以上模拟电路设计及调试经验,以及良好的硬件设计功底;
3. 有RF设计经验优先,有激光雷达产品开发经验优先。

3-系统工程师(5名)
工作职责:
1. 负责公司产品/项目所需要用到的系统平台的需求分析、架构设计与规划工作;
2. 负责公司产品/项目中的系统平台集成开发工作,包括设备底层驱动、上层应用的开发工作;
3. 负责公司产品/项目的系统平台的维护、升级工作;
任职要求:
1. 博士及以上学历,计算机、自动化、电子工程、精密测量物理等相关专业;
2. 具有雷达系统开发经验;
3. 具有光机电或者软硬件系统开发经验者优先;

4-FPGA 工程师(5名)
岗位职责:
1. 从事激光雷达相关FPGA的开发、系统应用、调试等相关工作;
2. 负责FPGA系统方案分析和输出工作;
3. 负责FPGA数字信号处理,涉及接口和协议(以太网)及信号处理算法实现工作;
任职要求:
1. 硕士及以上学历,集成电路、微电子、计算机、通信等相关专业;
2. 具有扎实的数字电路理论基础知识,熟悉ASIC或FPGA开发流程和相关工具使用方法,能熟练使用VerilogHDL进行逻辑电路设计;
3. 熟悉C/C++,熟悉Linux工作环境者优先;
4. 熟悉常用数字信号处理算法,熟练运用Matlab,有各种算法的RTL实现经验者优先;
5. 熟悉各种主流FPGA器件(如ZYNQ、VIRTEX等)的具体使用和内部结构者优先;

5-算法工程师(感知、SLAM、传感器融合、路径规划、决策控制)(15名)
工作职责:
感知方向:基于多线激光点云数据(融合视觉图像)开发用于无人驾驶的环境感知技术,例如障碍物检测、分类、跟踪、可行驶区域检测、环境语义分割等;
SLAM方向:基于多线激光雷达点云数据、视觉图象数据及两者的融合开发用于无人驾驶的SLAM或定位技术;
传感器融合方向:研究相机,IMU,激光雷达等多传感器融合技术及其在无人驾驶中的应用;
路径规划、决策控制方向:基于激光雷达高精度地图(含矢量语义图层)开发路径规划与控制技术;
任职要求:
1. 硕士及以上学历,计算机、数学、自动化、电子信息、通信工程、汽车工程等相关专业;
2. 扎实的概率统计、线性代数、数值优化基础;
3. 熟练掌握C/C++或者Python编程语言,有能力编写出可靠和可扩展的代码;
4. 至少具备以下条件之一:
(1)熟悉常用的机器学习模型,例如SVM、KNN、Boosting、random forest等,一年以上数据挖掘、目标分类识别项目经验,具备基本的样本清洗、白化、扩增、均衡化等处理技能;
(2)熟悉常用的深度学习检测、识别、语义分割网络框架,例如RCNN系列,FCN,SSD,YOLO等,1年以上基于Caffe、TensorFlow、pyTorch、MXNet等至少其中之一的实践项目经验,具备基本的神经网络训练、调优技能,包括数据清洗、扩增、样本均衡等,能够从零开始训练一个神经网络;
(3)熟悉基于激光点云或视觉的SLAM、定位等技术,熟悉GPS/IMU、编码器等的原理和应用,掌握常见的SLAM算法,具备实际项目经验;
(4)熟悉机器人导航、路径规划等技术,掌握常见的路径规划算法例如A*、D*等,具备实际项目经验;
5. 具备ROS开发、GPU开发、无人驾驶项目经验者优先;
6. 参加过Kitti、kaggle、KDD等或者类似竞赛并获得较高排名的优先。

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