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简历详情

更新时间：2025-02-27

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                                        自动驾驶算法专家                                    
                                

                                {{ direction }}
                            

                                36岁
                                /
                                男                                /
                                未知                                /
                                硕士                                /
                                12年经验
                            

                                电话：
                                13800138000

                                  
                                邮箱：
                                abcd@163.com

曾就职领域：自动驾驶, 汽车

目前居住地：海外

期望工作地：上海市

目前年薪：107.00万元

期望年薪： 110.00万元

教育经历

工作经历

项目经历

教育经历

在校时间

2012-09 至 2015-06

专业

Electronic and Information En

就读学校

慕尼黑工业大学统招硕士

在校时间

2009-09 至 2012-06

专业

Electrical and Electronic Eng

就读学校

University of Duisbu 统招本科

工作经历

任职时间

                                    2020-01-01 至 2025-01-01
                                
                                    职位名称职位名称
                                
任职公司

                                    任职公司任职公司
                                
任职描述

                                    任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任;

                                    职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职描述任职;

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工作经历

任职时间

                                            2020-01-01 至 2025-01-01
                                        

                                            感知融合算法工程师                                        
任职公司

                                            任职公司任职公司
                                        
任职描述
公司介绍：全球第三大自动驾驶公司
汇报对象：上级主管
下属：0人
 
 
工作职责：
•算法开发：传感器融合/跟踪，可见性网格，庭面推理。
•基础架构/工具：感知指标开发。
 
离职原因：总包已经宣布倒闭，目前德国公司正在转型中，要并入到大众里面去。

任职时间

                                            2020-01-01 至 2025-01-01
                                        

                                            感知融合算法工程师(Tech Lead)                                        
任职公司

                                            任职公司任职公司
                                        
任职描述
汇报对象：engineering project manager
下属人数：3人
 
工作职责：
系列项目：丰田，东芬(CN)
算法开发：多对象融合，多传感器融合
功能开发：交通运动通知，车道变化抑制，对车道关联，周围的对象识别，驾驶员状态监控
传感器集成：解析，激光雷达和雷达信号的消除
Infrastracture/工具：车辆流量提取和处理，场景可视化
 
业绩：
1.通过协调丰田项目中的3个工程师的活动来获得TMN模块的所有权，主要有助于帮助该项目恢复交付截止日期
2.选择Dongfeng项目的最终交付配置
3.主要贡献了用于开发和维护数据处理/可视化工具链，以从车辆总线系统中提取和处理数据，该链几乎用于Duesseldorf位置的所有数据记录活动。

任职时间

                                            2020-01-01 至 2025-01-01
                                        

                                            自动驾驶算法工程师                                        
任职公司

                                            任职公司任职公司
                                        
任职描述
职责：将自动停车算法集成到奥迪嵌入式环境ZFAS
业绩：帮助将学术原型算法移植到嵌入式平台中,即准系列成熟。

任职时间

                                            2020-01-01 至 2025-01-01
                                        

                                            自动驾驶算法工程师                                        
任职公司

                                            任职公司任职公司
                                        
任职描述
宝马的前开发:研究基于单声道摄像头使用视觉探光和大满贯方法的可能性。
业绩:评估了使用视觉进程来支持计算宝马车辆模拟团队车辆的浮角的可能性。

任职时间

                                            2020-01-01 至 2025-01-01
                                        

                                            硕士毕业课题                                        
任职公司

                                            任职公司任职公司
                                        
任职描述
1,发现新开发的医学成像方法中使用的模式识别的理论噪声能力MRF。
2,发现了一种新的模板匹配方法,该方法显示出较高的鲁棒性在稀疏噪声中。

任职时间

                                            2020-01-01 至 2025-01-01
                                        
                                            实习                                        
任职公司

                                            任职公司任职公司
                                        
任职描述
 
1,开发一个框架以识别工业对象检测系统中所需的训练数据的大小
2,使用基于随机梯度下降(SCG)算法的批处理学习来改进优化方法