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DSP软件算法优化工程师
DSP软件算法优化工程师
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Dsp优化
Rtos
Slam
性能优化
深度学习推理
计算机视觉
高通Hexagon
Simd向量化
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿技术栈、高成长性、薪资有竞争力，但工作强度和WLB未知。
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。
薪资怎么样
30K
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1370 个在招 · 其中算法优化工程师 6 个
市场机会
选择面较广
上海 · 算法优化工程师 · 75 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责在高通Hexagon DSP和ARM平台上进行深度学习推理、定位算法及计算机视觉算法的部署、移植和深度调优
工作内容包括算子优化、性能分析、内存与功耗管理，以及与算法和硬件团队协作，支撑机器人视觉系统的可靠运行
最低要求
熟悉高通Hexagon DSP(Q6)架构，理解HVX/HMX指令集、VLIW、存储层级、L2缓存、DMA、共享内存体系
有CEVA、Cadence等其他DSP架构开发经验也可
精通C/C++，熟练使用Python做算法原型与性能数据分析
具备DSP上基于RTOS(Qurtos)的项目开发经验
精通SIMD向量化优化，有ARM/Hexagon‑DSP/x86平台算法移植、性能调优实战经验
熟练使用高通SNPE、Hexagon SDK工具链
有深度学习推理算子优化、SLAM/VIO、Handpose手势、Bodypose人体姿态、计算机视觉算子开发落地经验优先
熟悉OpenCV、Eigen
具备完整的端侧性能剖析、功耗优化、内存优化、内存泄漏、程序崩溃等系统级调试排错经验
了解相机成像管线、3A(AE/AF/AWB)、ISP图像处理流程，有图像传感器多相机同步调试经验优先
熟悉端‑侧SLAM、VIO算法流程，能够将特征提取、光流跟踪、姿态解算相关算子下沉到DSP加速者优先
工作职责
在高通Hexagon‑DSP/ARM上完成深度学习推理方案、定位方案算法的部署、移植、深度调优
负责NN算子、CV算子、SIMD向量化优化，提升算子在DSP平台的运行效率、降低时延与功耗
分析定位高通DSP/ARM平台运行过程中的性能瓶颈、内存带宽、功耗、稳定性、崩溃异常问题，输出优化方案，保障系统端侧可靠运行
完成传统计算机视觉算法（角点检测、光流、图像去噪、ISP画质相关）在DSP上的适配优化，配合深度学习、SLAM、人体姿态算法完成图像预处理、后处理算子开发
和算法、嵌入式、相机团队联调，完成多相机数据流、IMU数据在DSP上的协同调度，支撑VIO/SLAM业务落地
优先资格
有高通骁龙平台（QCS8750/8550等）Hexagon DSP AI加速项目落地经验
熟悉SNPE、TFLite‑Hexagon、ONNX Runtime 高通后端部署优化
熟悉手势识别、人体关键点、SMPL人体姿态模型端侧部署
有ORB‑SLAM、VINS‑Mono等SLAM算法DSP加速改造经验
具备多传感器(相机+IMU)数据DSP侧预处理、时间同步开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及DSP优化和机器人视觉
- 项目有实际落地，能积累实战经验
- 公司处于成长阶段，有发展空间
- 技术难度高，需要深入DSP架构和优化
- 跨团队协作要求高，沟通能力重要
- 适合有嵌入式优化经验、熟悉DSP架构、喜欢解决性能问题的技术工程师
缺点 / 挑战
- 可能面临性能调试的复杂挑战
角色解读
- 向嵌入式AI架构师或技术专家方向发展
- 积累机器人视觉系统经验，转向更高级的算法设计
- 参与前沿机器人项目，提升技术影响力
- 在DSP平台上部署和优化深度学习推理算法，提升运行效率
- 负责算子向量化优化，降低时延和功耗
- 分析性能瓶颈并输出优化方案，保障系统稳定运行
- 与算法和硬件团队协作，完成多传感器数据流处理
- 精通高通Hexagon DSP架构和指令集
- 熟练使用C/C++和Python进行算法开发和性能分析
- 具备SIMD向量化优化和系统级调试经验
- 熟悉计算机视觉算法和深度学习推理框架
申请策略
- 研究智元机器人的产品和技术方向，在申请中体现针对性
- 准备解决复杂性能问题的案例，展示调试能力
- 突出DSP平台上的算法优化项目经验
- 展示C/C++和Python的实战成果，如性能提升数据
- 强调计算机视觉或SLAM相关项目经历
- 深入学习高通Hexagon SDK和SNPE工具链
- 练习SIMD向量化和性能分析工具的使用
- 了解机器人视觉系统和多传感器同步技术
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述具体项目经验
- 强调问题分析过程、优化方法和最终效果
- 展示对DSP架构和优化技术的深入理解
- 如何优化一个深度学习算子在DSP上的性能？
- 描述一个你解决过的内存泄漏或稳定性问题
- 如何协调多相机数据流在DSP上的调度？
- 你对SLAM在嵌入式平台上的部署有什么经验？
- 复习高通Hexagon DSP架构和优化技术
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
该职位提供市场竞争力的薪资，但福利信息未在JD中明确。
薪资信号偏高 (20K-40K/月)
成长发展
85较高
涉及前沿DSP优化和深度学习技术，技能成长空间大，但未提及明确的晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈DSP优化、深度学习推理、SLAM、计算机视觉
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在上海，办公模式未明确，可能需要现场办公，WLB未提及。
工作模式未明确
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
机器人行业前景广阔，技术具有创新性，社会影响力较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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