【2027届校招】AI芯片Linux/Android平台软件工程师

优缺点分析

角色解读

• 在AI芯片领域深耕，从软件工程师成长为系统架构师或技术专家
• 参与量产项目积累实战经验，可向项目技术负责人或管理岗发展
• 随着自动驾驶和智能座舱渗透率提升，职业发展空间广阔
• 基于AI芯片开发智能驾驶域软件，包括传感器接入、深度学习推理和车辆控制等核心模块
• 负责智能座舱域的Display、Audio、Video等多媒体模块开发，优化用户体验
• 参与量产项目全流程，定位并解决软件开发与系统集成中的技术难题
• 与硬件、算法团队协作，确保芯片平台软件的高效稳定运行
• 扎实的C/C++编程能力，熟悉嵌入式软件开发流程
• 了解ARM体系结构，具备Linux内核或驱动调试经验者优先
• 熟悉Android系统开发或常用通讯协议（MIPI, SPI, PCIe等）
• 具备团队合作和快速学习能力，能适应跨模块协作

申请策略

• 了解地平线的产品线（征程系列芯片）和智驾解决方案，在面试中展现热情
• 提前准备项目复盘，用STAR法则清晰描述你解决过的技术问题
• 突出嵌入式C/C++项目经历，尤其是Linux驱动、Android系统或硬件相关项目
• 强调与AI芯片相关的课程设计或竞赛，如深度学习推理加速、传感器数据处理等
• 展示团队合作和问题解决能力，可举例说明如何调试复杂系统问题
• 如有通讯协议或ARM架构相关经验，务必在显眼位置注明
• 复习ARM架构和Linux内核，尝试编写简单的字符设备驱动
• 学习Android系统框架或HAL层开发，了解基本多媒体模块

面试指南

• 用STAR法则组织回答：背景(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，突出个人贡献
• 技术问题先讲原理，再结合实际经验，最后升华到系统层面
• 对于不确定的问题，诚实说明并展示思路，切忌编造经验
• 请介绍一下你在嵌入式Linux或Android开发方面的项目经验
• 简述Linux内核驱动的基本架构，并说明如何调试一个驱动问题
• 如何在嵌入式设备上优化深度学习推理的性能？
• 谈谈你对MIPI、SPI、PCIe这些通讯协议的理解及其应用场景
• 在团队合作中遇到分歧时，你通常如何解决？