博世
Research Scientist on Radar_CR
Research Scientist on Radar_CR
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Adas
Mimo
Soc
Imaging Radar
Radar-Ai
AI 估算 · 25k–45k
博世为跨国巨头，上海研发科学家岗位，要求硕士/博士且有行业经验，属于高级技术岗，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为博世中国研发中心的雷达研究科学家，你将主导下一代雷达与感知技术的算法研究与原型开发，重点推动 Radar-AI（雷达深度学习）与新型传感器技术的创新
你需要连接中国高校与产业生态，确保研究成果能够落地到 Tier-1 量产项目中
该职位兼具学术深度与工程实践，是影响全球 ADAS 技术路线图的核心角色
最低要求
Master’s or PhD in Electrical Engineering, Signal Processing, Computer Science, Physics, or related field.
Strong academic foundation in radar or advanced sensing technologies.
Industry experience in automotive ADAS radar or perception systems.
Expertise in radar signal processing and/or Radar-AI (deep learning on radar data).
Familiarity with sensor hardware fundamentals, SoC architecture, and perception algorithms.
Ability to balance exploratory research with practical product-level constraints.
工作职责
雷达 / 雷达-AI 研发**
开发先进的雷达信号处理和 Radar-AI 算法（MIMO、成像雷达、干扰抑制、分类、微多普勒等）
支持构建雷达原型、调优系统性能，并为全球研发和客户项目准备技术包
将研究成果转化为符合 OEM 要求的可行 ADAS 功能
传感器技术路线图与创新**
研究可能补充或挑战现有雷达/摄像头/超声波/激光雷达解决方案的新型传感器类型
提供关于传感器硬件、SoC 趋势和处理架构的技术见解，指导长期路线图规划
保持系统级理解：传感、计算和感知层如何集成到完整的 ADAS 解决方案中
中国生态系统参与**
与顶尖中国大学、研究实验室、初创企业和行业伙伴建立并维护紧密关系
跟踪新兴传感器研究和本地创新，识别合作与孵化机会
代表公司参加本地会议、技术研讨会和生态活动
（优先）在雷达或传感社区具有影响力或认可度
跨区域与跨职能协作**
与全球雷达、感知、AI 和系统工程团队协作，统一需求和技术方向
为全球利益相关者准备研究见解、技术评估和可行性研究
与产品、硬件和嵌入式团队合作，确保新传感技术能够达到 Tier-1 生产成熟度
优先资格
Reputation or visibility in radar/sensor academic or industry communities.
Experience with emerging sensor types beyond radar.
Existing connections within China’s academic or start-up ecosystems.
Experience interfacing with OEMs or supporting production-intent prototypes.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 博世作为 Tier-1 巨头，提供全球化的研发平台和丰富的资源，你的研究成果有机会直接量产影响数百万辆汽车
- 站在雷达与 AI 融合的前沿，接触 MIMO、成像雷达等尖端技术，技能积累极具市场竞争力
- 工作内容兼具学术探索与工程落地，适合热爱技术又希望看到实际影响的科研人员
- 与全球顶尖团队和中国创新生态紧密合作，人脉和视野拓展空间大
- 雷达与 AI 领域竞争激烈，必须持续跟进最新学术进展，保持技术领先
- 适合具有博士或硕士学位、在雷达或感知领域有深厚积累，同时渴望将前沿技术转化为真实产品的科研型工程师
缺点 / 挑战
- 需要平衡探索性研究与产品级量产约束，对工程思维和落地能力要求较高
- 跨区域跨部门协作频繁，对沟通协调能力和英语水平有一定挑战
角色解读
- 在博世内部，可以成长为雷达技术领域的首席科学家，主导全球雷达创新路线图
- 有机会横向扩展到感知系统、AI 算法或系统架构等更广泛的 ADAS 技术领域
- 通过与中国生态系统的深度互动，可能衍生出创业或学术合作的机会
- 主导雷达信号处理与 Radar-AI 算法的研发，包括 MIMO、成像雷达、干扰抑制等前沿方向
- 构建雷达原型并调优系统性能，将研究成果转化为可量产的 ADAS 功能
- 探索超越雷达的新型传感器技术，为公司的长期技术路线图提供建议
- 深度连接中国高校与产业生态，推动产学研合作，加速创新落地
- 扎实的雷达或先进传感技术的学术基础，精通雷达信号处理与深度学习（Radar-AI）
- 具备汽车 ADAS 雷达或感知系统的行业经验，理解量产约束
- 熟悉传感器硬件、SoC 架构及感知算法，具备系统级思维
- 出色的沟通与协作能力，能够连接学术界与工业界，推动跨区域合作
申请策略
- 关注博世中国研究中心的技术方向，了解其在雷达和传感器领域的战略重点，面试时展示个人研究如何与之契合
- 准备好用具体案例说明如何将学术研究转化为实际产品，突出你的工程落地能力
- 重点突出雷达信号处理、Radar-AI 相关的项目经验和学术论文，尤其是与 MIMO、成像雷达、目标分类等相关的成果
- 强调汽车 ADAS 或感知系统的行业经验，展示你对量产约束和系统集成的理解
- 突出与高校、研究机构或初创企业的合作经历，证明你具备学术生态链接能力
- 如有专利或行业奖项，务必列出，体现你的创新影响力
- 如果缺乏 Radar-AI 经验，可以系统学习深度学习在雷达数据上的应用（如点云处理、微多普勒分类）
- 补充对传感器硬件和 SoC 架构的了解，例如学习 TI、NXP 等雷达 SoC 的工作原理
面试指南
- 对于技术问题，采用 STAR 法则：描述背景、具体任务、你采取的技术方案、最终结果和量化指标
- 对于落地类问题，强调系统思维：从算法性能、成本、计算资源、可靠性、兼容性等维度综合考虑
- 对于生态合作问题，展示你的人脉积累和主动链接能力，用具体案例说明合作带来的价值
- 请介绍你博士或硕士期间在雷达信号处理或 Radar-AI 方面的研究，以及它如何应用于 ADAS？
- MIMO 雷达的关键优势是什么？在设计成像雷达时，你会如何处理角度分辨率和距离分辨率的权衡？
- 如何将一项雷达研究实现从论文到量产原型？请分享你遇到的挑战和解决方案
- 你如何保持对中国学术界和雷达社区最新动态的跟踪？有合作或影响力的实例吗？
- 假设我们需要评估一种新型传感器（如 4D 成像雷达）替代现有方案，你会从哪些维度进行分析？
职位点评
73
综合评分
国际 Tier-1 巨头的前沿雷达研发岗，技术成长空间大，薪资有竞争力，但现场办公且未明确 WLB。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最看重技术成长和行业前沿的求职者，对工作生活平衡要求不高，愿意在上海现场办公。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
博世作为跨国巨头，薪资福利在行业内具有竞争力，但职位未披露具体薪资，且作为 Tier-1 供应商，薪资水平可能略低于互联网大厂。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位位于雷达与 AI 的前沿技术领域，涉及 MIMO、成像雷达、深度学习等尖端技术，且明确提及影响全球创新路线图和与高校生态合作，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Radar-AI、MIMO、Imaging Radar、Deep Learning、Signal Processing、SoC
成长机会影响全球路线图、领导研究、与高校合作
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位要求在上海现场办公，未提及弹性工作或远程，且博世作为传统制造业巨头，工作强度适中但不如互联网灵活。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
汽车 ADAS 行业属于高速增长赛道，该职位参与安全相关的技术研发，具有一定社会价值，但使命感信号不强。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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