SRCB-机器人系统工程实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转正为机器人系统工程师，深入参与机器人AI研发项目
• 积累边缘计算和AI部署经验，可向机器人算法或自动驾驶方向深耕
• 在三星这样的大平台，有更多机会接触前沿技术，未来可向技术专家或技术管理方向发展
• 负责在嵌入式设备上部署和测试LLM/VLM/VLA模型，并进行性能优化，需要掌握模型压缩和加速技术
• 开发和维护ROS/ROS2软件架构，负责算法与机器人硬件的集成，涉及底层通信和驱动开发
• 设计机器人与传感器的数据接口和通信协议，包括激光雷达、深度相机、IMU等设备的数据采集与处理
• 扎实的C++和Python编程能力，能够进行嵌入式系统开发与算法优化
• 熟悉ROS/ROS2开发，具备机器人系统集成调试经验
• 熟悉嵌入式Linux（Ubuntu、Yocto），具备在边缘平台部署软件的能力
• 了解NVIDIA Jetson等边缘计算平台，掌握CUDA/TensorRT等加速工具优先

申请策略

• 在申请时表明对机器人前沿技术的热情，三星研究院比较看重技术热情和钻研精神
• 准备好介绍你做过的项目，尤其是涉及硬件和算法集成的内容，会更有竞争力
• 突出你的ROS/ROS2项目经验，尽量给出具体的机器人集成案例
• 强调C++/Python编程能力，尤其是嵌入式环境下的开发调试经验
• 如果有NVIDIA Jetson、CUDA、TensorRT相关优化经历，务必明确体现
• 展示你对LLM/VLM等最新AI模型的了解或部署经验，哪怕只是课程项目也可以
• 提前熟悉ROS2的使用，多做一些简单的机器人仿真和硬件实验
• 学习嵌入式Linux交叉编译和Yocto基础，若能自己搭建环境更好

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答项目经历，突出你的贡献和结果
• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合实战经验给出解决方案，并强调优化思路
• 遇到不会的问题，坦诚告知边界，并展示学习能力和解决问题的思路
• 请介绍一个你使用ROS/ROS2开发的项目，具体分工和难点是什么？
• 你如何优化一个深度学习模型在嵌入式设备的推理速度？
• 谈谈你对嵌入式Linux的了解，如何调试一个当机问题？
• C++中智能指针的使用场景和注意事项
• 如何设计机器人与传感器之间的通信协议，确保实时性？