EP R&D 初级AI算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深入钻研工业AI或边缘计算，成为该领域的资深算法专家或技术负责人
• 复合型路径：深入理解低压电器行业知识，成为懂业务的AI架构师或产品经理
• 参与工业产品（低压电器）的物理机理建模，将电气、热磁等物理原理转化为可计算的数学模型
• 研发和训练用于故障预测、状态监测的机器学习与深度学习算法，并处理相关的时序数据
• 将训练好的AI模型进行压缩、优化，并部署到资源受限的嵌入式设备（端侧）上运行
• 扎实的数学基础，包括线性代数、概率论和最优化方法，是理解和改进算法模型的基础
• 精通Python编程及PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架，是进行算法研发的必备工具
• 理解机器学习与深度学习原理，并有将算法应用于实际问题的实践经验

申请策略

• 研究西门子电气产品的业务，特别是低压电器和智能配电领域，理解公司数字化战略
• 准备一个能体现你解决复杂技术问题能力的项目案例，最好包含从数据处理到模型训练的全过程
• 重点突出与机器学习、深度学习相关的课程项目、科研经历或竞赛成果，特别是处理序列数据或时序分析的项目
• 强调Python编程能力及对PyTorch/TensorFlow框架的熟练使用，可以列出具体的技术栈
• 如有任何与嵌入式开发、模型部署、或硬件（如C/C++）相关的经历，应着重描述
• 复习并巩固线性代数、概率论、最优化等数学知识，面试中常会考察
• 深入了解至少一个工业领域的AI应用案例，例如设备预测性维护、故障诊断等，以展示对业务的理解

面试指南

• 对于项目问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织回答，重点突出你的技术选择和思考过程
• 对于技术原理问题，先阐述核心概念，再结合具体技术（如模型剪枝、量化）和实际限制（算力、内存）进行说明
• 对于开放性问题，可以从准确性、可解释性、鲁棒性等维度展开讨论
• 请介绍一个你做过的机器学习/深度学习项目，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 如何将一个训练好的深度学习模型部署到嵌入式设备上？需要考虑哪些关键因素？
• 请解释一下什么是时序分析，你用过哪些方法处理时序数据？
• 你如何理解机理模型与数据驱动模型融合的优势？
• 梳理并精读你简历上的每一个项目细节，能够深入讨论技术细节和遇到的困难