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专业成绩：GPA 3.8/4.0（专业前3%）

主修课程：自动控制原理、传感器技术、嵌入式系统、机器人学、自动驾驶算法、车辆动力学、信号处理、SLAM技术

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负责L3级自动驾驶系统传感器数据处理与融合算法研发，主导激光雷达与摄像头的环境感知模块优化
设计并实现基于Transformer的多传感器融合算法，将定位误差降低20%，通过ISO 26262功能安全认证
搭建自动驾驶仿真测试平台，完成10万+公里实车路测数据采集与分析，输出8项优化方案
参与制定自动驾驶系统开发流程规范，推动项目从原型到量产的全生命周期管理

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参与ADAS（高级驾驶辅助系统）功能需求分析与技术预研，完成3个核心场景的算法原型验证
协助完成毫米波雷达信号处理算法优化，目标检测准确率提升至98.5%
参与实车测试，编写12份测试报告，发现并推动解决15项潜在安全问题

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项目描述：主导研发支持城市复杂路况的L3级自动驾驶系统，实现车道保持、自动变道、交通拥堵辅助等核心功能

个人职责：核心算法工程师，负责传感器融合与路径规划模块开发

技术栈：C++/Python，ROS，Velodyne 16线激光雷达，Mobileye EyeQ4芯片，卡尔曼滤波，A*算法

项目成果：完成20万行核心代码开发，系统通过3轮封闭场地测试，通过率99.2%；获公司2022年度技术创新奖

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项目描述：搭建多传感器标定与测试一体化平台，解决自动驾驶系统传感器时空对齐难题

个人职责：核心开发者，负责标定算法与测试工具开发

技术栈：C++，Qt，OpenCV，激光雷达标定算法，标定板设计

项目成果：开发自动化标定工具，标定效率提升50%，定位误差降低至0.3米以内

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自动驾驶技术：熟悉SLAM算法、传感器融合、路径规划、控制算法，掌握ROS开发环境与自动驾驶功能安全标准
编程语言：精通C++（10万+行代码经验），熟练Python（数据分析与算法原型验证），掌握MATLAB/Simulink仿真
硬件工具：熟悉激光雷达、毫米波雷达、摄像头原理与标定流程，使用Git进行版本控制
系统开发：具备从需求分析到实车验证的全流程开发能力，熟悉ISO 26262功能安全规范

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2023年公司技术创新奖，主导研发的传感器融合算法获行业专家认可
2022年上海市自动驾驶算法竞赛一等奖，提出Transformer优化的SLAM算法
持有自动驾驶工程师认证（SAE Level 3）

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7年智能驾驶领域研发经验，专注于传感器融合与路径规划核心技术，主导过2个L3级自动驾驶量产项目从0到1落地
精通C++/Python编程与ROS开发环境，熟悉激光雷达、摄像头等传感器原理，具备系统从需求分析到实车验证的全流程开发能力
持续关注行业前沿技术（如Transformer在感知中的应用），主导完成3项技术专利申请，其中2项已授权
具备良好的问题解决能力与团队协作精神，曾带领5人技术小组完成120人天的项目攻坚，获公司年度最佳团队奖
目标岗位：智能驾驶工程师，期望在贵司参与更复杂场景的自动驾驶系统研发，推动技术商业化落地

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