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【团队定位】
本团队创立于2023年8月，是一个以北京航空航天大学本科毕业生、在读硕士、博士研究生为主要群体的独立技术团队。团队总计6人，致力于通过成员个人专业整合，涵盖计算机、电子、通信专业所涉及的技术内容，完成项目开发/研发等工程技术类工作。
【工作意向】
参与人数与薪资：具体参与人数可根据项目规模确定；意向薪资每人每日不少于500元，或根据具体项目按项目制形式具体商议。
参与形式：倾向于远程工作，若必须线下工作则地点仅限北京。
【团队成员】
团队成员包括：
- 北航本科毕业后或北航硕士在读期间，在大中厂就业或半就业的技术岗位成员（2人）
- 北航本科毕业、英国G5院校硕士毕业、英国G5院校在读博士研究生成员（1人）
- 北航本科毕业，并继续在北航攻读硕士研究生成员（3人）
【本团队既具有实际企业项目经验，又具有研究生攻坚能力强、时间灵活等多项优势】
【团队工作内容】
1. 互联网web前后端开发
1.1. 前端 -- Vue +elementUi
1.2. 后端 -- springcloud、springboot、mysql、redis、kafka、nacos、springsecurity
2. 工程架构
2.1. 搜广推架构（离线特征加工、索引存储、在线召回排序架构）
2.2. LLM架构/应用（样本挖掘、模型训练部署、推理加速、模型RAG、模型微调优化）
3. 各类算法研发
3.1. 物理层无线通信（时频空信号处理、协议解析开发、物理资源智能调度优化、波形解析优化等）算法
3.2. 自动驾驶（激光雷达点云处理、多元信息融合）算法
3.3. 图像处理（图像质量增强、目标检测与跟踪、语义分割、物体识别等）算法
3.4. 无线电雷达信号处理（无线电雷达目标检测与跟踪、参数估计）算法
3.5. 云服务性能优化
【团队成绩】
1. 团队工作经验：
1.1. 【视频图像处理】与某公司合作，开展工业流水线场景下，工人操作工序的识别与正确性分析。使用视频输入，短周期内完成工业流水线场景下的工序识别与正确性分析，综合准确率达到90%，已完成交付
1.2. 【激光雷达处理】与某公司合作，开展自动驾驶场景下，多帧激光雷达点云的高精度融合配准工具设计，实现多帧点云融合配准为一帧。例如，在300帧点云（单帧60万点）的数据集下，传统算法时间开销为20分钟，占用内存为10G；所设计算法配准开销为3分钟，占用内存为1G。配准结果基本无畸变无重影，配准误差不超过5cm，已完成交付
2. 团队合作荣誉：
2.1. 北京市级优秀团队本科毕业设计（5G通信感知一体化系统功能及算法设计）
2.2. 北航校级优秀本科毕业设计（民航通信场景的干扰抑制，干扰源为导航信号）
3. 国家发明专利：一项中国专利已受理（雷达信号处理相关）
4. 论文发表：SCIE等外文国际期刊及会议发表文章共3篇
5. 杰出荣誉称号：
- 北京市级（1人）、北航校级（2人）优秀本科毕业生
- 伦敦帝国理工硕士杰出成就奖（1/61）
- 校级、企业奖学金若干
6. 成员其余部分项目经历：
6.1. 【工业经历 -- DevOps】：开发交付一体化平台，根据不同类型的项目实现对应的工作交付流，通过管理项目、处理任务、评审任务、报工管理来制定一套规范产品开发的流程。
6.2. 【工业经历 -- 数据模型管控平台】: 公司内部管理数据模型平台，数据模型包括模型、模型版本、实体、属性、实体关系等，用于管理公司内部数据库模型，在平台实现管理数据模型、标准字段、模型比对、基线模型管理等。
6.3. 【工业经历 -- 数分权限管理】：数据权限管理系统，在平台内设定用户角色权限、数据权限。该平台主要实现对DevOps内部数据以多角度查询展示。
6.4. 【项目经历 -- 通信系统开发】：基于5G物理层通信协议的小区搜索和主信息块解析
6.5. 【学术经历 -- 毫米波雷达】：使用毫米波雷达完成人员生命监测系统的设计及实物系统实现
6.6. 【学术经历 -- 通信算法设计】：使用实际5G通信基站，完成雷达信号处理等环境感知任务
6.7. 【学术经历 -- 通感信号优化】：使用通感信号模型，进行信号波形的解析优化，提升信号性能
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