4D Millimeter Perception Engineer

Caterpillar Inc.

. 负责 4D 毫米波雷达点云感知算法开发，融合多普勒速度信息实现目标检测、跟踪与运动估计。 .

Posted 10/27/2026full-timeWuxi • ChinaMid-LevelSeniorWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Demonstrates expertise in 4D Millimeter Wave Radar Point Cloud Perception Algorithm Development, including multi-sensor fusion and real-time optimization. Proficient in C++, Python, and familiar with Linux and ROS/ROS2 for effective deployment and testing.

Highest-signal resume keywords

4D Millimeter Wave Radar DevelopmentMulti-Sensor Fusion AlgorithmsC++ ProgrammingPython ProgrammingRadar Point Cloud Processing

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Hard Skills

4D Radar Point Cloud PerceptionMulti-Target TrackingFMCW Radar PrinciplesDeep Learning for Radar DetectionRadar Calibration Methods

Tools & Technologies

LinuxROSROS2

Industry Keywords

Sensor FusionReal-Time OptimizationVehicle EngineeringData CollectionPerformance Evaluation

Tech Stack

Tools & technologies

LinuxPythonC++

About the role

Key responsibilities & impact

负责 4D 毫米波雷达点云感知算法开发，融合多普勒速度信息实现目标检测、跟踪与运动估计。
负责 4D 毫米波雷达标定（安装姿态及外参标定、与车体坐标对齐），支持整车集成与实车测试。
负责 4D 毫米波雷达与激光雷达、相机的数据融合，提升扬尘、雨雾等恶劣环境下的感知性能。
负责雷达点云噪声、多径、杂波抑制及静态/动态目标分离等信号与点云处理算法开发。
支持雷达选型评估、数据采集及实车问题分析，与供应商协同推进性能优化。
负责雷达感知模块在车端平台的部署、实时性优化与持续迭代。

Requirements

What you’ll need

计算机、电子、通信、自动化、车辆工程等相关专业本科及以上学历。
3 年以上毫米波雷达感知或多传感器融合算法开发经验。
熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉 Linux 及 ROS/ROS2。
熟悉 FMCW 雷达原理，理解距离、速度、角度测量及 4D 雷达点云特性。
熟悉雷达点云聚类、多目标跟踪（KF/EKF/IMM 及数据关联）及基于多普勒的自车速度估计方法。
了解基于深度学习的 4D 雷达点云检测方法，如 RPFA-Net、RadarPillars 等。
能够设计雷达感知评测方法，分析多径、杂波、遮挡等导致的误检漏检原因。
熟悉雷达-激光雷达、雷达-相机外参标定方法及时间同步机制。
熟悉前融合（数据级）、特征级融合及后融合（目标级）方案，具备实际落地经验。
具备实车集成、测试与问题定位经验。

Benefits

Comp & perks

Equal Opportunity Employer
Qualified applicants of any age are encouraged to apply
Talent Community opportunity