徐工集团
控制软件开发（零部件）
控制软件开发（零部件）
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公嵌入式开发
嵌入式开发
Ai算法
智能驾驶
电控系统
边缘计算
值不值得投
63综合评分
综合评分 63
工程机械平台、AI+电控复合技术栈、成长空间较大，作息与薪资需面谈确认。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
1.6万
比嵌入式开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
市场机会
选择不多
徐州 · 嵌入式开发 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属徐工集团徐州重型机械有限公司，聚焦工程机械智能化电控零部件的控制软件开发
你需要负责软硬件协同方案设计、AI算法与边缘计算平台集成，并主导HIL/VIL、EMC等测试验证，推动智能化零部件从研发走向量产落地
最低要求
人工智能、自动化、计算机科学与技术等相关专业
扎实掌握C/C++、Python语言，熟悉AI算法及Linux+Qt开发环境
熟练使用Git、JIRA等协作工具，Altium等EDA工具，能独立完成智能硬件原理图设计
具备较强逻辑分析与解决问题能力，有良好团队协作精神
有AI算法竞赛经历或智能驾驶项目经验者优先考虑
工作职责
负责智能化电控零部件需求分析，制定软硬件协同开发方案，主导AI算法开发、边缘计算平台集成系统移植
策划并执行性能测试、环境适应性试验、EMC测试及装车验证，主导HIL/VIL测试验证
解决智能化零部件研发与应用中的技术瓶颈，提出改进方案并推动实施，提升系统可靠性与稳定性
编写智能化零部件设计方案、测试报告等技术文档，支持智能化电控系统工程化交付与量产落地
跟踪智能驾驶、智能作业协同，开展竞品技术方案调研，输出技术分析报告及差异化设计路线，支撑产品智能化升级与技术储备
优先资格
有AI算法竞赛经历或智能驾驶项目经验者优先考虑
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托工程机械龙头平台，产品智能化升级方向明确
- 岗位横跨AI算法、边缘计算与软硬件协同，技术面宽、复合度高
- 涉及智能驾驶与智能作业等前沿方向，成长空间较大
- 有机会参与规模化量产项目，积累端到端工程经验
- 电控零部件研发涉及软硬件设计、算法集成与多类测试验证，工作链条长、复杂度高
- 需同时具备算法、嵌入式与硬件设计能力，技能要求全面
- 适合具备C/C++与AI算法基础、愿意深耕智能化电控与边缘计算、偏好软硬件协同工作的复合型工程师
缺点 / 挑战
- 测试与装车验证环节存在工程交付节奏压力
角色解读
- 可从零部件控制软件向系统级智能化平台、智能驾驶方向纵深发展
- 在工程机械智能化趋势下积累AI+电控复合经验，向技术专家或项目负责人进阶
- 亦可拓展至智能作业协同、技术路线规划等更高层设计岗位
- 负责智能化电控零部件的需求分析与软硬件协同开发方案设计
- 主导AI算法开发、边缘计算平台集成与系统移植
- 策划并执行性能、环境适应性、EMC及HIL/VIL等测试验证
- 编写技术文档并支持工程化交付与量产落地
- 扎实的C/C++与Python编程能力，熟悉Linux+Qt开发环境
- 具备AI算法基础及边缘计算部署经验
- 掌握Git、JIRA等协作工具与Altium等EDA工具，能独立完成硬件原理图设计
- 具备较强的逻辑分析与问题解决能力
申请策略
- 提前了解徐工在工程机械智能化、无人化方向的布局，结合岗位谈匹配
- 准备软硬件协同与测试验证的完整案例，体现端到端交付能力
- 突出C/C++、Python项目，尤其是嵌入式及Linux+Qt开发经验
- 强调AI算法落地、边缘计算部署或模型移植经历
- 展示硬件设计与Altium等EDA工具使用、原理图设计能力
- 列出HIL/VIL、EMC、环境适应性测试或智能驾驶项目经验
- 补充边缘计算平台部署与模型移植实践
- 熟悉汽车/电控领域EMC与可靠性测试规范
面试指南
- 用STAR结构讲清背景、任务、行动与结果，尽量量化成效
- 技术问题按“问题定位—方案选型—验证—改进”的逻辑展开
- 主动对标岗位要求，说明自身经验的可迁移性
- 请介绍一个你主导的AI算法在嵌入式/边缘设备上部署的项目
- 你如何开展HIL/VIL测试验证，遇到问题如何排查
- C/C++与Python在你以往项目中的分工与优化经验
- 面对软硬件协同中的技术瓶颈你如何定位并解决
- 你对智能驾驶/智能作业协同在工程机械上的应用有何理解
职位点评
薪资福利55
成长发展80
工作生活52
使命价值62
薪资福利
55较低
JD未披露具体薪资与福利信息，补偿性吸引力需结合面试中的薪酬结构与发放情况进一步确认。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–2.0万/月）
成长发展
80较高
岗位覆盖AI算法、边缘计算、软硬件协同与智能驾驶等方向，技术复合度高，成长信号明确。
技术前沿主流现代技术
技术栈C/C++、Python、AI算法、边缘计算、Linux、Qt、Altium、HIL/VIL
业务类型ambiguous
工作生活
52较低
JD未提及办公模式与作息安排，岗位涉及现场测试与装车验证，工作地点以厂区为主。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
62中等
工程机械智能化升级方向明确，岗位参与产品智能化与技术储备，具有一定的行业价值与意义感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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