端侧算法部署工程师实习生（北京）

优缺点分析

角色解读

• 实习转正后成为正式算法部署工程师，逐步深入AIoT芯片部署领域
• 可向算法优化专家或系统架构师方向发展，掌握从模型到硬件的全链路能力
• 积累嵌入式+AI复合技能，未来可转型AI芯片设计、端侧推理引擎开发等高门槛岗位
• 负责音频/健康算法的优化，如滤波、回声消除等，并用C/C++实现深度学习推理
• 将算法进行定点化处理，部署到嵌入式芯片（如耳机、手环）上，必要时重新训练模型
• 集成算法到嵌入式系统，参与系统架构设计，确保模块高效协作
• 编写高质量代码并进行代码审查，保证性能和可维护性
• 精通C/C++编程，具备嵌入式开发经验，熟悉RTOS
• 熟悉音频处理算法（滤波、回声消除等），了解数字信号处理
• 了解深度学习模型部署流程，包括量化、定点化、芯片适配
• 具备良好的问题解决能力和团队协作精神

申请策略

• 关注安克的产品方向（音频、健康），面试前了解其智能硬件特点
• 准备1-2个深度技术项目，能够清晰讲述算法优化和部署的挑战与解决
• 突出C/C++项目经验，尤其是嵌入式或算法相关的代码开发
• 展示音频处理或信号处理相关项目，如滤波、降噪等
• 如有模型部署或量化经历，务必重点描述
• 强调团队协作、解决复杂问题的能力
• 复习C/C++底层知识，尤其是内存管理、指针、多线程等
• 了解RTOS原理，可尝试在STM32等平台做简单项目

面试指南

• 对于算法实现题，先明确输入输出约束，再选择合适算法并注意效率
• 对于部署流程题，从模型转换、量化、编译、适配芯片、测试验证逐步说明
• 对于项目经历题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述
• 请用C/C++实现一个音频滤波算法（如FIR滤波器）
• 解释深度学习模型量化（如INT8）的原理和常见方法
• 你如何将训练好的模型部署到嵌入式设备上？会遇到哪些挑战？
• 描述你解决过的一个复杂技术问题，涉及多模块协作
• 对RTOS了解多少？任务调度和中断如何处理？