博世
嵌入式软件开发工程师 (AI方向)_SO
嵌入式软件开发工程师 (AI方向)_SO
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
苏州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
嵌入式开发
Autosar
Can
Llm
Onnx Runtime
Rtos
Spi
Tensorflow Lite
Uart
嵌入式开发
AI 估算 · 20k–35k
职位详情
关于这个职位
该职位是博世（Bosch）苏州研发中心面向AI方向的嵌入式软件开发工程师，主要负责底盘控制主动安全系统的硬件相关软件开发，并参与AI大语言模型（LLM）在资源受限环境下的剪枝、部署与调优，以及嵌入式AI功能（如自然语言处理、语义理解）的实现与优化
你将与AI算法团队紧密合作，参与客户项目中的软件规划、集成、测试与发布，并提供技术支持
适合具备嵌入式开发经验、对AI技术感兴趣、希望在汽车电子领域深耕的工程师
最低要求
教育背景：电气工程、汽车工程、计算机科学、通信工程等相关专业本科或硕士学历
工作经验：
具备嵌入式软件开发经验
具备安全关键系统开发经验
有汽车行业工作经验
具备AUTOSAR BSW、复杂驱动开发经验
知识/技能：
熟悉AI大语言模型（如GPT、LLaMA），有实践经验者优先
有嵌入式AI推理框架/工具经验，如TensorFlow Lite、ONNX Runtime、Edge TPU、NVIDIA Jetson
了解模型优化技术，包括量化、剪枝和加速（如NNAPI、TensorRT）者优先
掌握C/C++
了解嵌入式软件设计
了解嵌入式软件开发流程
了解RTOS
了解通信协议，如SPI、UART、CAN、Ethernet等
具备电子电路知识，能定性分析模拟和数字电路
良好的英语读写能力
良好的沟通能力
持续学习能力
积极主动，责任心强
工作职责
与AI算法团队合作，对LLM模型进行剪枝、部署和调优，确保在资源受限环境下高效运行
实现并优化与自然语言处理和语义理解相关的嵌入式AI功能
在客户项目中规划、协调、集成、测试和发布硬件相关软件
分析客户需求
根据客户项目规范进行软件设计并实现
遵循软件和系统开发及质量流程
在项目开发期间和生产后解决问题
为内部和外部客户提供技术支持
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 博世是全球领先的汽车技术供应商，平台大，技术积累深厚，能接触行业前沿
- 职位融合嵌入式开发和AI，技术含量高，有利于个人技能提升
- 苏州工业园区环境好，生活便利，公司福利完善
- 嵌入式AI开发对软硬件综合能力要求高，需要不断学习新技术
- 作为跨国企业，可能涉及跨时区协作，需要良好的英语沟通能力
- 适合具备嵌入式开发经验，对AI技术有浓厚兴趣，愿意在汽车电子领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
- 汽车行业安全标准严格，工作流程复杂，可能需要应对项目压力
角色解读
- 在博世这样的跨国企业，可以深入汽车电子和AI领域，成为嵌入式AI专家
- 有机会参与前沿的AI模型部署和优化，向AI算法或系统架构方向发展
- 随着智能驾驶和车联网的发展，该领域人才需求旺盛，职业前景广阔
- 负责底盘控制主动安全系统的硬件相关软件开发，包括AUTOSAR MCAL、ECU抽象层、系统服务和复杂驱动
- 与AI算法团队合作，对LLM模型进行剪枝、部署和调优，确保在资源受限环境下高效运行
- 实现和优化嵌入式AI功能，如自然语言处理和语义理解
- 参与客户项目的软件规划、集成、测试和发布，并提供技术支持
- 扎实的C/C++编程能力，熟悉嵌入式软件开发流程
- 熟悉AUTOSAR BSW和复杂驱动开发，了解RTOS和通信协议（SPI、UART、CAN、Ethernet）
- 了解AI大语言模型（如GPT、LLaMA）和嵌入式AI推理框架（如TensorFlow Lite、ONNX Runtime）
- 具备电子电路知识，能定性分析模拟和数字电路
申请策略
- 了解博世在智能驾驶和AI方面的业务布局，在面试中展现对公司的兴趣
- 准备一个嵌入式AI项目案例，展示从模型部署到优化的完整过程
- 突出嵌入式软件开发经验，特别是AUTOSAR、复杂驱动相关项目
- 强调AI相关实践，如模型部署、优化或使用过TensorFlow Lite等框架
- 展示安全关键系统开发经验，体现对质量和流程的重视
- 提及汽车行业背景和英语能力
- 补充学习AI模型优化技术，如量化和剪枝
- 熟悉嵌入式AI推理框架，如TensorFlow Lite和ONNX Runtime
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题，突出个人贡献和成果
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合项目经验，最后总结优化方法
- 展示对汽车行业安全标准（如ISO 26262）的理解，强调流程合规
- 请描述你在嵌入式软件开发中如何处理AUTOSAR BSW或复杂驱动？
- 你如何将LLM模型部署到资源受限的嵌入式设备？请举例说明
- 你使用过哪些嵌入式AI推理框架？如何优化模型性能？
- 在安全关键系统开发中，你如何确保代码质量和可靠性？
- 你如何与AI算法团队协作，将模型集成到嵌入式系统中？
职位点评
77
综合评分
跨国巨头，嵌入式AI前沿技术，发展空间大，但工作灵活性一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、对AI和嵌入式结合感兴趣，且能接受现场办公的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
博世作为跨国巨头，薪资福利具有竞争力，但JD未明确具体薪资，属于市场水准。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
90较高
职位涉及嵌入式AI前沿技术，与AI算法团队合作，能快速提升技能，发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、TensorFlow Lite、ONNX Runtime、Edge TPU、NVIDIA Jetson、TensorRT
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在苏州工业园区，环境较好，但JD未提及弹性工作或远程，可能需现场办公。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
博世致力于改善生活质量，汽车安全系统具有社会价值，行业前景好。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号improve quality of life
创新程度积极采用新技术
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