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字节跳动
Sensor融合感知算法-豆包手机助手(北京/深圳)
立即应聘

Sensor融合感知算法-豆包手机助手(北京/深圳)

发布于 大约 2 个月前

普通员工/个人贡献者

深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
机器学习
TensorFlow
信号处理
传感器融合
卡尔曼滤波
IMU
低功耗算法

AI 估算 · 25k–40k

多模态融合和端侧部署技能稀缺,深圳大厂中级算法岗位,薪资有竞争力。

职位详情

关于这个职位

该职位负责智能终端多模态感知算法的设计与落地,融合IMU、光传感器、Wi-Fi等数据,通过AI/ML实现低功耗融合感知

你将参与算法工程化部署,优化实时性与功耗,并探索前沿技术
适合有3年以上传感器或端侧算法经验的工程师,有低功耗AI经验者优先

最低要求

计算机科学、电子工程、通信、自动化等相关专业,3年以上传感器算法开发或端侧智能算法开发经验

至少熟练掌握C/C++/Python/Java等其中一门语言,具备良好的代码风格和工程实践能力
熟悉Android系统架构,了解Android Sensor Framework和HAL层开发
精通传统时频域信号处理方法,深入理解机器学习和深度学习算法,熟悉至少一种主流深度学习框架(TensorFlow、PyTorch等)
了解常见传感器的工作原理及常用的融合算法(如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等)

工作职责

算法设计与实现:聚焦智能终端低功耗多模态感知算法的设计与开发,结合各类传感器(包括但不限于IMU、气压计、各类光传感器、Wi-Fi、BLE)的数据,以先进AI/ML算法实现多源信息融合感知

工程化实现与优化:将算法高效部署到端侧平台,重点保障处理实时性与低功耗特性,优化计算复杂度、内存占用,强化功耗精细化控制
创新技术研究:跟踪端侧智能感知算法及传感器应用的最新发展趋势,聚焦AI+低功耗平台等前沿技术的预研与探索,推动创新方案在实际产品中落地,提升产品核心市场力
跨团队协作:与产品经理、底层软件驱动工程师、应用开发工程师等紧密配合,确保多模融合感知算法解决方案满足产品功能与体验需求

优先资格

有低功耗音视频处理或智能感知算法开发经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动平台大,技术氛围浓厚
  • 涉及低功耗前沿技术,技能积累价值高
  • 豆包手机助手是重要产品,有影响力
  • 需要跨多个传感器和算法领域,知识面要求广

缺点 / 挑战

  • 低功耗和实时性要求高,技术挑战大
  • 互联网节奏快,项目压力可能较大
  • 适合对传感器融合和端侧AI有热情,有扎实信号处理和编程基础,愿意挑战高难度技术的工程师

角色解读

  • 成为端侧智能感知领域专家
  • 向技术Leader或架构师发展
  • 积累多模态AI经验,可转向自动驾驶或机器人领域
  • 设计低功耗多模态感知算法,融合IMU、光传感器、Wi-Fi等数据
  • 将算法高效部署到端侧平台,优化计算和功耗
  • 跟踪前沿技术,推动创新方案落地
  • 跨团队协作确保产品体验
  • 扎实的信号处理和机器学习基础
  • 精通C/C++/Python,有端侧部署经验
  • 熟悉Android Sensor Framework和HAL开发
  • 熟悉卡尔曼滤波等融合算法

申请策略

  • 了解字节跳动豆包产品方向,关注端侧AI趋势
  • 展示对产品落地的理解
  • 突出端侧算法部署经验,强调低功耗优化项目
  • 展示多传感器融合的成功案例
  • 注明熟悉Android Sensor Framework
  • 如果有对比功耗优化前后的数据更好
  • 补充低功耗算法设计知识,如模型剪枝量化
  • 学习Android HAL开发

面试指南

  • 使用STAR方法,强调项目背景、挑战、行动和结果
  • 对于算法问题,先讲理论再结合实际工程权衡
  • 请描述一个你做的多传感器融合项目,如何解决功耗和精度trade-off?
  • 如何将深度学习模型部署到嵌入式设备?
  • 解释卡尔曼滤波在IMU融合中的应用
  • 你如何看待低功耗AI在手机上的发展趋势?
  • 如何优化算法内存占用?
  • 复习信号处理和机器学习基础

职位点评

71
综合评分

字节跳动核心算法岗,前沿技术,发展空间大,但工作强度较高。

更适合这类人
适合追求技术成长、不介意工作强度高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值60

薪资福利

85较高

字节跳动薪资有竞争力,但JD未提及具体福利,略低于头部金融但对标互联网大厂。

薪资信号未披露(AI估算:25K-40K/月)

成长发展

90较高

前沿技术领域,涉及多模态融合和低功耗AI,技能成长空间大,且字节跳动内部技术分享丰富。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态传感器、AI/ML、TensorFlow、PyTorch、卡尔曼滤波、低功耗
成长机会跟踪端侧智能感知算法及传感器应用的最新发展趋势、聚焦AI+低功耗平台等前沿技术的预研与探索
业务类型profit_center

工作生活

50较低

仅现场办公,且互联网公司普遍工作强度较高,但深圳科技园周边配套尚可。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

60中等

消费电子行业,社会意义一般,但技术本身有创新性。

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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