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    27届校招-助理算法工程师(WiFi)

    27届校招-助理算法工程师(WiFi)

    职位月薪:面议

    27届校招-助理算法工程师(WiFi)

    职位月薪: 面议

    • 岗位类别:
    • 招聘类型: 全职
    • 工作经验: 10年以上
    • 工作地点:
    • 学历要求: 硕士研究生
    • 招聘人数: 1人
      福利待遇:
    • 五险一金
    • 优质平台
    • 法定节假日休息
    • 年终奖

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    职位描述

    岗位职责: 1. 核心算法研发 负责WiFi感知核心算法的研发与优化,覆盖手势识别、呼吸监测、目标分类、位置追踪等典型应用场景。设计并实现基于CSI(信道状态信息)或RSSI的信号特征提取、降噪与行为识别模型,持续提升感知精度与系统鲁棒性。 2. 仿真与平台移植 负责WiFi/蓝牙无线感知算法的仿真验证,完成在RTOS等嵌入式平台上的移植与性能调优。独立完成感知数据采集解析、核心功能实现及嵌入式软件模块开发。 3. 产品化落地与问题跟踪 主导算法从原型验证到产品量产的完整流程,负责产品上线后的持续问题跟踪与性能优化。解决实际场景中的遮挡、多径、动态环境等工程难题,保障技术方案稳定可靠。 4. 前沿技术探索 跟踪国内外WiFi感知、雷达信号处理、边缘智能等前沿技术动态,开展技术对标与可行性分析,推动感知领域关键技术突破与创新。 任职要求: 1. 学历与专业 硕士及以上学历,通信工程、电子工程、计算机科学、自动化、应用数学等相关专业。 2. 基础知识要求 • 扎实掌握数字信号处理、通信原理、概率论与数理统计等基础理论; • 熟悉WiFi(802.11系列)或蓝牙协议栈的基本原理,了解OFDM、MIMO、信道状态信息(CSI)等概念; • 具备良好的数学功底(线性代数、矩阵论、优化理论),能理解并推导常见信号处理算法。 3. 项目/科研经历(至少满足其一) • 有WiFi感知、雷达信号处理、声波感知、无源感知等相关方向的研究或课程项目经历(如毕业设计、实验室课题、竞赛项目等); • 有基于CSI或RSSI进行手势识别、活动识别、呼吸检测等算法的复现或改进经验; • 有嵌入式系统(如STM32、ESP32、Linux平台)上的传感器数据采集与处理开发经验。 4. 编程与工具能力 • 熟练使用 Python 进行数据处理和算法验证,熟悉NumPy、SciPy、Matplotlib等常用库; • 掌握 C/C++ 基础,有嵌入式或单片机编程经验者加分; • 了解至少一种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),能搭建简单的神经网络模型; • 熟练使用 MATLAB 进行信号仿真者优先。 5. 学习能力与综合素质 • 具备良好的英文文献阅读能力,能快速查阅IEEE、ACM等国际会议/期刊论文,并提炼核心思想; • 逻辑清晰,善于独立分析问题,具备较强的动手能力和工程实践意识; • 有良好的团队沟通协作能力,乐于分享,积极主动。

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    岗位职责: 1. 核心算法研发 负责WiFi感知核心算法的研发与优化,覆盖手势识别、呼吸监测、目标分类、位置追踪等典型应用场景。设计并实现基于CSI(信道状态信息)或RSSI的信号特征提取、降噪与行为识别模型,持续提升感知精度与系统鲁棒性。 2. 仿真与平台移植 负责WiFi/蓝牙无线感知算法的仿真验证,完成在RTOS等嵌入式平台上的移植与性能调优。独立完成感知数据采集解析、核心功能实现及嵌入式软件模块开发。 3. 产品化落地与问题跟踪 主导算法从原型验证到产品量产的完整流程,负责产品上线后的持续问题跟踪与性能优化。解决实际场景中的遮挡、多径、动态环境等工程难题,保障技术方案稳定可靠。 4. 前沿技术探索 跟踪国内外WiFi感知、雷达信号处理、边缘智能等前沿技术动态,开展技术对标与可行性分析,推动感知领域关键技术突破与创新。 任职要求: 1. 学历与专业 硕士及以上学历,通信工程、电子工程、计算机科学、自动化、应用数学等相关专业。 2. 基础知识要求 • 扎实掌握数字信号处理、通信原理、概率论与数理统计等基础理论; • 熟悉WiFi(802.11系列)或蓝牙协议栈的基本原理,了解OFDM、MIMO、信道状态信息(CSI)等概念; • 具备良好的数学功底(线性代数、矩阵论、优化理论),能理解并推导常见信号处理算法。 3. 项目/科研经历(至少满足其一) • 有WiFi感知、雷达信号处理、声波感知、无源感知等相关方向的研究或课程项目经历(如毕业设计、实验室课题、竞赛项目等); • 有基于CSI或RSSI进行手势识别、活动识别、呼吸检测等算法的复现或改进经验; • 有嵌入式系统(如STM32、ESP32、Linux平台)上的传感器数据采集与处理开发经验。 4. 编程与工具能力 • 熟练使用 Python 进行数据处理和算法验证,熟悉NumPy、SciPy、Matplotlib等常用库; • 掌握 C/C++ 基础,有嵌入式或单片机编程经验者加分; • 了解至少一种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),能搭建简单的神经网络模型; • 熟练使用 MATLAB 进行信号仿真者优先。 5. 学习能力与综合素质 • 具备良好的英文文献阅读能力,能快速查阅IEEE、ACM等国际会议/期刊论文,并提炼核心思想; • 逻辑清晰,善于独立分析问题,具备较强的动手能力和工程实践意识; • 有良好的团队沟通协作能力,乐于分享,积极主动。

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