徐工集团
AI算法与软件（博士）
AI算法与软件（博士）
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
功能验证
参数标定
嵌入式Ai
工程机械
性能调优
控制工程
智能传感器
电子信息
边缘计算
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
工程机械研究总院博士研发岗，嵌入式AI/边缘计算/智能传感器交叉，技术成长明确，待遇与WLB待确认。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.5万
比嵌入式开发中位数高
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
该岗位面向博士应届生，在徐工研究总院规划工程机械智能控制零部件的嵌入式AI技术路线，开发支持边缘计算的智能传感器硬件平台与嵌入式AI软件算法，并完成参数标定、性能调优、功能验证及工程化应用
适合控制、电子、计算机等相关专业博士
最低要求
博士研究生学历，控制工程、电子信息、车辆工程、自动化、计算机、软件工程等相关专业应届毕业生
工作职责
规划工程机械智能控制零部件嵌入式AI技术路线
开发支持边缘计算的智能型传感器硬件平台
研究嵌入式AI集成软件算法并进行参数标定、性能调优与功能验证
开发AI增强型智能传感器并推动工程化应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托工程机械龙头研究总院平台，研发资源与工程场景较具体
- 嵌入式AI、边缘计算、智能传感器交叉，技术积累有辨识度
- 博士岗位直接参与技术路线规划与工程化应用，成长空间较清晰
- 工程机械智能化转型提供持续落地场景
- 工程机械场景验证周期长，需兼顾实验室与现场条件
- 工作地点与工作模式需向HR确认，可能需适应徐州本地工作
- 适合控制、电子、计算机等专业博士应届生，愿意在工程机械场景做嵌入式AI与智能传感器工程化落地
缺点 / 挑战
- 硬件平台、嵌入式软件与AI算法交叉，技术门槛较高
角色解读
- 从博士研发骨干成长为嵌入式AI/智能传感器方向技术专家
- 可向智能控制零部件技术负责人、项目负责人发展
- 在工程机械智能化、边缘AI与传感器融合方向持续积累
- 规划工程机械智能控制零部件的嵌入式AI技术路线
- 开发支持边缘计算的智能型传感器硬件平台
- 研究嵌入式AI集成软件算法，完成参数标定、性能调优与功能验证
- 开发AI增强型智能传感器并推动工程化应用
- 控制工程、电子信息、车辆工程、自动化、计算机或软件工程等博士背景
- 嵌入式AI、边缘计算与智能传感器硬件平台开发能力
- 嵌入式软件算法集成、参数标定、性能调优与测试验证能力
- 将算法与硬件方案在工程机械场景中工程化落地的能力
申请策略
- 关注徐工研究总院在工程机械智能化、智能控制零部件方向的布局
- 面试中把博士研究讲成可落地的技术方案，而非只讲理论
- 突出博士课题中嵌入式AI、边缘计算、传感器或智能控制相关内容
- 展示硬件平台开发、嵌入式软件集成与算法部署经验
- 量化参数标定、性能调优、功能验证和工程化落地成果
- 列出相关论文、专利、项目或竞赛，证明交叉研发能力
- 补充嵌入式C/C++、RTOS与边缘AI部署框架的实践
- 熟悉传感器信号处理、标定方法和性能测试流程
面试指南
- 用“问题背景—技术方案—验证结果—工程价值”组织回答
- 技术问题先讲约束条件，再讲取舍与优化指标
- 工程化问题结合场景、测试流程和跨团队协作说明落地路径
- 你的博士课题如何支撑工程机械智能控制零部件的嵌入式AI技术路线？
- 在算力、功耗受限的边缘计算平台上，你如何做模型与算法优化？
- 你有哪些智能传感器硬件平台开发或嵌入式软件集成经验？
- 你如何做参数标定、性能调优与功能验证？
- 你如何推动AI增强型智能传感器从样机走向工程化应用？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
70中等
JD未披露薪资与福利，岗位平台与博士研发定位较明确，实际待遇需与招聘方确认。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3.2万/月）
成长发展
85较高
岗位处于嵌入式AI、边缘计算与智能传感器交叉方向，有技术路线规划和工程化应用空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈嵌入式AI、边缘计算、智能传感器、参数标定、性能调优、功能验证、工程机械
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未说明办公模式、加班或远程安排，工作地点也仅标注中国，生活化条件需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
工程机械智能化有明确产业应用价值，岗位推动AI增强传感器工程化，但JD未强调使命表述。
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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