ADAS System Application Expert_PS_RBCD

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• Master’s 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。

• 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。

• 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。

• Familiar with SW development processes, AUTOSAR architecture.

熟悉软件开发流程及AUTOSAR架构体系。

• Strong pressure resilience, strong sense of responsibility.

抗压能力强，具备高度责任感。

• 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

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

熟悉OpenCV、PCL等开源视觉处理库

• 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

• Familiarity with filtering and optimization algorithms

掌握滤波与优化算法

• 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

• 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

• 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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