资深嵌入式工程师（高性能计算-北京）

优缺点分析

角色解读

• 可在高性能计算领域深耕成为技术专家，或横向扩展至系统架构师
• 可往技术管理方向发展，晋升为高级经理或技术总监，负责更大范围的研发团队
• 有机会接触大疆核心产品的算法与系统优化，积累行业顶尖的工程经验
• 主导编辑引擎中高性能算法的架构设计与迭代，确保算法在性能、功耗、兼容性上达到业界领先
• 负责算法准入评审与技术把关，制定SDK的演进路线，推动上下游协同优化
• 识别团队成员能力短板，组织内部技术分享和培训，提升整体技术实力
• 精通并行计算和异构计算，熟练掌握ARM/X86指令集优化与调优
• 具备高性能计算框架（如OpenCL、CUDA等）架构设计经验，能系统性地解决性能瓶颈
• 有团队管理经验，能有效评估和培养人才，推动技术氛围建设
• 具备AI驱动思维，善于用AI工具提升开发效率与智能化水平

申请策略

• 面试时准备一个完整的架构设计案例，从需求分析、方案选型、性能调优到落地效果，展示系统思维
• 了解大疆对AI驱动的实际要求，主动提出利用AI优化工作流的想法，体现技术前瞻性
• 突出高性能计算项目的架构设计成果，包括性能提升数据、功耗优化、兼容性案例
• 强调团队管理经历，如带领团队完成的具体项目、人员培养成果
• 展示对ARM/X86指令集优化的具体实践，最好有汇编级或SIMD优化经验
• 如有AI工具或机器学习优化流程的案例，需单独列出
• 如果异构计算经验不足，可深入学习CUDA或OpenCL，并做几个小项目证明能力
• 补充AI工具链知识，如TensorRT、ONNX Runtime等推理加速库，或使用LLM辅助代码优化

面试指南

• 对于架构类问题，采用「背景-目标-方案-权衡-成果」的结构，突出系统思考和量化结果
• 对于团队管理问题，关注「识别问题-制定计划-执行反馈-效果验证」的闭环，展现领导力
• 对于AI相关提问，先说明使用场景（如代码审查、性能预测、自动调参），再具体举例效果
• 请介绍一个你主导的高性能计算项目，你是怎么进行架构设计的？
• 在ARM平台上做过哪些指令集优化？能举例说明如何利用NEON或SVE提升性能？
• 你如何平衡团队中不同成员的技术能力差异？有没有具体的培养案例？
• 如果编辑引擎的内核算法在功耗和性能上有冲突，你怎么决策？
• 你平时使用哪些AI工具？如何在开发流程中融入AI？