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Senior Software Engineer, Embedded/Firmware, Pixel Sensor Intelligence
Senior Software Engineer, Embedded/Firmware, Pixel Sensor Intelligence
发布于 5 个月前基层主管/组长
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
传感器融合
信号处理
团队管理
嵌入式软件
微控制器
技术领导力
AI 估算 · 45k–80k
该职位要求资深嵌入式与传感器算法经验，技术壁垒高，且位于一线城市，属于顶尖科技公司的核心研发岗，市场竞争力强，薪资前景广阔。
职位详情
关于这个职位
这是一个谷歌Pixel团队的高级嵌入式软件工程师职位，专注于传感器智能
你将负责为Pixel设备上的各类传感器设计和实现核心嵌入式软件，目标是构建稳定、高效且易于使用的传感器子系统，从而打造直观、无缝的Pixel用户体验
该职位需要提供技术领导力，并带领一支专业的嵌入式软件工程师团队
最低要求
最低要求：
学士学位或同等实践经验
拥有5年使用C或C++进行软件开发的经验，特别是在领导跨多个地区的中大型嵌入式软件工程项目方面
拥有3年测试、维护或发布软件产品的经验，以及1年软件设计和架构经验
工作职责
职责：
为与移动设备形态相关的硬件、智能系统和软件提供技术领导力和稳健的硬件/软件架构建议
扩展和指导一支高度专业化的嵌入式软件工程师团队，促进他们的成长，同时培养一种将科学卓越与务实、产品驱动思维相结合的文化
利用对操作系统工具和Unix/Linux内部原理的深入理解，诊断和调试复杂的硬件/软件问题
设计和开发高效的测试与验证方法，确保交付给最终用户的产品质量达到高标准
展现创造性和批判性思维，并运用出色的沟通技巧清晰地阐述技术细节，与内部和外部领导层有效协作
优先资格
优先资质：
计算机科学/电气工程硕士或博士学位
拥有5年数据结构和算法经验
拥有1年技术领导角色经验，了解计算机体系结构和Unix/OS内部原理（包括脚本编写）
在集成和评估各种传感器模态（例如，加速度计、磁力计、陀螺仪、气压传感器、接近传感器、光线传感器、指纹传感器、触摸传感器、触觉反馈、霍尔传感器等）方面有经验
在信号处理、微控制器和数字协议（GPIO, SPI, I2C）方面有经验
在传感器核心架构、传感器融合算法（EKF/卡尔曼滤波器）和硬件性能分析方面有经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在全球顶尖科技公司工作，参与Pixel旗舰产品的核心研发，项目影响面广，技术视野开阔
- 技能积累：深度涉足嵌入式软件、传感器算法和硬件协同设计，技术栈全面且前沿，构建高壁垒的专业能力
- 职业背书：谷歌的工作经历和项目成果是职业生涯的强力背书，为未来职业发展打开更多高端机会
- 竞争激烈：进入谷歌核心硬件团队门槛极高，面试过程严格，且需与全球顶尖人才同台竞技
- 适合拥有深厚嵌入式开发与传感器技术背景，并希望向技术领导或架构师方向发展，追求在顶尖平台解决复杂硬件软件协同问题的资深工程师
缺点 / 挑战
- 技术难度高：需要同时精通嵌入式开发、复杂传感器算法和系统架构，技术挑战大，学习曲线陡峭
- 工作强度与责任：作为技术领导者，需承担项目成败责任，协调跨地域团队，可能面临较高的工作压力
角色解读
- 技术路径：可向嵌入式系统架构师、传感器算法专家或技术总监方向发展，深入前沿硬件与AI结合领域
- 管理路径：凭借团队领导经验，可晋升为工程经理或部门总监，负责更大规模的硬件/软件产品研发
- 行业前景：在消费电子巨头参与核心产品研发，积累的经验在智能硬件、自动驾驶、物联网等领域极具价值
- 你将主导Pixel设备上各类传感器（如加速度计、陀螺仪等）的嵌入式软件架构设计与核心代码实现
- 你需要带领一支嵌入式软件工程师团队，负责技术指导、团队扩展和人才培养
- 你的工作包括诊断和解决复杂的软硬件集成问题，并设计高效的测试验证方案以确保产品质量
- 精通C/C++嵌入式开发，拥有5年以上中大型项目领导经验，熟悉实时系统和Android底层
- 深入理解传感器技术、信号处理、微控制器及数字通信协议（如SPI, I2C），具备传感器融合算法（如卡尔曼滤波器）实践经验
- 具备技术领导力，能够进行系统架构设计、团队管理和跨部门协作，并熟悉Unix/Linux操作系统内部原理
申请策略
- 深入了解谷歌Pixel产品线和其传感器技术的应用场景，在申请和面试中展现你对业务价值的理解
- 准备具体案例来展示你的“产品驱动思维”和解决实际用户问题的能力，而不仅仅是技术实现
- 重点突出使用C/C++领导中大型嵌入式软件项目的完整经验，包括跨地域团队协作和项目交付成果
- 详细描述在传感器集成、信号处理或传感器融合算法方面的具体项目，量化性能提升或功耗优化等指标
- 展示技术领导力经历，如架构设计决策、团队 mentoring、解决复杂技术难题的案例
- 列举对微控制器、数字协议（GPIO/SPI/I2C）和Unix/Linux系统工具的熟练掌握程度
- 若经验稍弱，可针对性强化传感器融合算法（如EKF）的理论与实践，并通过开源项目或模拟环境进行练习
- 提前复习计算机体系结构、操作系统原理以及数据结构和算法，以应对可能深入的笔试或面试环节
面试指南
- 对于项目经验类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术决策、领导作用和量化成果
- 对于系统设计或算法问题，先明确需求和约束（如功耗、精度、实时性），然后分层阐述从硬件接口到软件算法的设计思路，并讨论权衡取舍
- 对于调试或协作问题，展现系统化的排查方法（如从现象到根本原因）、工具使用能力，以及有效的跨团队沟通策略
- 请描述一个你领导过的、涉及多种传感器集成和算法优化的嵌入式项目，你遇到了哪些挑战，如何解决的？
- 如何设计一个低功耗、高精度的传感器数据采集与处理系统？你会考虑哪些架构因素？
- 请解释卡尔曼滤波器在传感器融合中的作用，并讨论其实现中的关键点和潜在问题
- 当你领导的团队在调试一个复杂的、跨硬件和软件的bug时，你的排查思路和协作流程是怎样的？
- 你如何评估不同嵌入式软件架构的优劣？请结合一个具体案例说明你的决策过程
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