中/高级嵌入式工程师（算法工程化）

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程化工程师成长到高级工程师或架构师，专注于复杂系统优化
• 可转向技术管理岗位，负责团队技术方向和项目落地
• 在嵌入式AI领域积累经验，成为行业专家
• 负责将视觉和语音算法部署到嵌入式、手机、桌面、云端等多种平台，确保算法产品化落地
• 负责算法部署后的资源优化，包括内存、耗时、调度、算子和模型优化，以提升性能和稳定性
• 精通C/C++编程，熟悉Linux/Android等操作系统
• 熟练掌握端侧平台嵌入式多线程和异构调度设计，能使用neon/dsp/npu/gpu进行性能和功耗优化
• 具备良好的学习能力、自驱力和沟通协作能力

申请策略

• 研究大疆的产品线，了解算法在无人机、机器人等应用中的场景
• 准备项目演示或代码示例，展示工程化能力
• 突出算法工程化项目经验，如视觉/语音算法在嵌入式平台的部署案例
• 强调性能优化成果，如内存降低、耗时减少的具体数据
• 列出相关技能：C/C++、Linux、多线程、neon/dsp等
• 学习嵌入式平台特有的优化工具和技术，如NPU/GPU编程
• 深入理解操作系统调度和内存管理，提升稳定性问题解决能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
• 结合具体技术点，如使用neon指令集优化或GPU加速，说明解决方案
• 强调问题解决过程和最终效果，量化优化成果
• 请描述一个你将算法部署到嵌入式平台的项目经历，遇到了哪些挑战？
• 如何对模型进行资源优化以减少内存占用和推理耗时？
• 你如何确保算法在异构调度下的稳定性？
• 复习嵌入式系统知识，特别是多线程和异构计算
• 准备项目案例，详细说明算法优化前后的对比