【地瓜机器人】双目视觉算法嵌入式软件开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以成为机器人视觉算法专家，或嵌入式AI系统架构师
• 在技术广度上，可以扩展至多传感器融合（视觉、激光雷达等）、SLAM、机器人运动规划等领域
• 在职位层级上，可向技术团队负责人（Tech Lead）或研发项目经理方向发展，带领团队攻克技术难题
• 负责将先进的双目视觉AI算法优化并部署到专用的机器人芯片上，确保算法在实际硬件中高效运行
• 参与机器人感知系统的软件开发与维护，特别是涉及多模态数据采集与处理的模块
• 作为技术桥梁，为客户提供视觉算法相关的技术支持、测试与现场问题解决服务
• 编写清晰的技术文档，记录算法应用方案和开发流程
• 扎实的C/C++编程功底，精通多线程、数据结构与软件设计模式，遵循良好的工程规范
• 具备Linux嵌入式系统开发经验，熟悉交叉编译工具链，并能熟练运用OpenCV、ROS等主流框架
• 深入理解双目立体视觉原理，包括相机模型、标定、立体校正以及深度估计算法（包括传统与深度学习方法）
• 具有将算法模型在嵌入式硬件（如专用芯片）上部署与优化的实际经验或强烈兴趣

申请策略

• 研究地平线的地瓜机器人芯片（如征程系列）的技术特点，了解其软件生态和工具链，在面试中能体现你的主动性
• 准备一个你解决过的技术难题案例，最好是涉及算法优化或性能调试的，完整描述问题、分析过程和解决方案
• 重点突出C/C++项目经验，特别是涉及多线程、性能优化的项目
• 详细描述嵌入式Linux开发、交叉编译、OpenCV或ROS相关的实践经验
• 列举任何与双目视觉、立体匹配、深度估计相关的课程设计、竞赛或项目经历，哪怕是学习性质的项目
• 若有AI模型部署（如使用TensorRT、ONNX Runtime等）或芯片平台（如地平线征程芯片）相关经验，务必强调
• 系统复习双目视觉原理（如OpenCV的stereo模块）和经典的深度估计网络（如PSMNet、RAFT-Stereo等）
• 动手实践，尝试在嵌入式设备（如树莓派、NVIDIA Jetson）上部署一个简单的视觉AI模型，熟悉从训练到部署的全流程

面试指南

• 对于原理性问题，先讲清核心概念（如视差、极线约束、匹配代价计算），再结合具体算法或自己的理解展开
• 对于工程实践问题，采用“背景-行动-结果”（STAR）模式，清晰说明任务目标、你采取的技术方案和最终效果
• 对于开放式或问题排查类问题，展示你的系统性思维：先确认现象，收集信息，提出可能的假设（算法、硬件、环境），设计验证步骤，最后给出解决方案
• 请描述一下双目立体视觉的基本原理和流程
• 如何评估和优化一个AI模型在嵌入式芯片上的推理性能？
• 你使用过ROS吗？ROS中如何实现两个节点的通信？
• 请介绍一下你做过的最复杂的C++项目，遇到了什么难点，如何解决的？
• 如果客户现场反馈双目视觉模块在特定光照下效果不佳，你会如何排查问题？