資料分析與AI演算法工程師

优缺点分析

角色解读

• 可向高级算法专家、AI架构师方向发展，或在智能穿戴、医疗科技领域深耕成为行业技术骨干
• 专注于毫米波雷达信号处理和生物医学信号的AI算法开发与优化
• 需要扎实的机器学习/深度学习基础，精通信号处理（特别是雷达/生理信号），具备Python/C++编程能力

申请策略

• 了解纬创在智慧健康或汽车电子领域的最新布局，面试时强调算法落地的工程化思维
• 突出在雷达信号处理、生理数据建模方面的具体项目经验，展示算法优化带来的性能提升指标
• 强化对边缘计算部署的理解，补充生物医学信号特征提取的相关知识

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点阐述遇到的技术难点、采用的算法原理以及最终的量化成果
• 请分享一个你处理过复杂的传感器信号（如雷达或生物电信号）的项目案例
• 如何在资源受限的设备上优化AI模型的推理速度和精度？
• 针对噪声较大的生理信号，你会采用哪些预处理和降噪策略？
• 复习常见的信号处理算法（如FFT、小波变换）及主流深度学习框架在嵌入式端的部署技巧