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大疆
资深嵌入式工程师(高性能计算-北京)
立即应聘

资深嵌入式工程师(高性能计算-北京)

发布于 大约 21 小时前

中层管理(经理/总监)

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
团队管理
架构设计
高性能计算
ARM
并行计算
SDK设计
异构计算
x86
AI驱动

AI 估算 · 40k–70k

资深管理岗,高性能计算方向稀缺,大疆技术领先且薪资有竞争力,结合北京市场水平估算。

职位详情

关于这个职位

该职位是大疆的资深嵌入式工程师,专注于高性能计算在编辑引擎中的应用

你将负责算法SDK的整体架构设计、性能优化与竞争力交付,并带领团队开展技术攻关和人才培养
需要深厚的并行计算、异构计算和ARM/X86指令集经验,同时具备AI驱动的思维来提升效率

最低要求

年以上高性能开发相关工作经验,2年以上团队管理经验

具备较好的并行计算基础,熟悉ARM/X86等指令集,有丰富的异构计算开发经验
有高性能计算框架的架构设计经验,能够跳出单点问题并从完整链路出发推动上下游实现高性能竞争力的达成
关注产品和用户,能够从技术角度提升产品易用性
关注效能和交付质量,清楚效能和交付的卡点在哪里且能持续优化
闭环意识好,能够有自己合理得闭环机制,能拿到结果
具备 AI 驱动思维,能运用 AI 工具优化流程、提升效率,并推动业务智能化改造

工作职责

负责高性能算法在编辑引擎的竞争力交付,对产品的用户体验负责

负责算法准入把关、高性能算法sdk的整体架构设计、审评和演进,对可复用性、性能、兼容性和功耗等体验负责
负责团队的人员的识别和培养,组织团队内的培训和技术交流,促进团队成员进步

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 高性能计算方向是前沿技术领域,积累的经验在自动驾驶、AI芯片等热门行业有高迁移价值
  • 管理职责与纯技术工作结合,适合希望向技术管理转型的资深工程师
  • AI驱动的思维要求促使你持续学习,保持技术领先
  • 对技术深度要求极高,需同时掌握底层指令集、并行计算架构和系统级优化,学习曲线陡峭
  • 团队管理经验要求2年以上,需平衡技术钻研与人员培养、项目交付之间的精力分配
  • 适合拥有8年以上高性能计算经验、希望进一步向技术管理方向发展的资深工程师
  • 如果你热衷于底层性能优化和团队建设,并能适应快节奏的项目交付,这个岗位将提供广阔舞台

缺点 / 挑战

  • 大疆作为全球无人机与影像技术领导者,技术平台和资源雄厚,项目具有高挑战和影响力
  • 大疆工作节奏较快,产品交付压力较大,需要较强的闭环意识和抗压能力

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?

匹配度报告

69
综合匹配度

大厂核心岗位、前沿技术栈、有管理职责,但工作强度大、现场办公无弹性。

适合人群
最适合追求技术成长和职业发展、愿意接受高强度工作的资深开发者,对WLB要求不高的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

资深管理岗,大疆薪资在行业具有竞争力,福利体系完善,但JD未明确薪资范围,故薪资信号为未披露。但从职位层级可推断待遇优厚。

薪资信号未披露(AI估算:40K-70K/月)

成长发展匹配

85较高

岗位涉及高性能计算前沿技术,有明确的团队管理和技术架构职责,成长空间大,但JD未明确提及培训或晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈高性能计算、ARM、X86、异构计算、并行计算、AI驱动
成长机会团队内的培训和技术交流
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

工作地点为北京现场办公,未提及弹性工时或远程,大疆产品交付节奏快,可能存在较强的工作强度。

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)

使命价值匹配

70中等

无人机与影像技术属于高速增长赛道,产品影响用户广泛,但JD未明确社会使命,创新水平较高。

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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