端侧软件研发专家/资深工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从资深工程师成长为技术专家，在机器人软件架构领域深耕
• 管理路线：积累领导经验后晋升为技术经理或架构师，带领团队
• 行业前景：人形机器人是AI落地的重要方向，积累的经验可迁移至自动驾驶、通用机器人等领域
• 负责机器人端侧核心软件的架构设计与开发，涉及任务调度、数据闭环、OTA升级等模块
• 与算法和硬件团队紧密协作，将算法集成到嵌入式系统并完成闭环验证
• 主导软件的调试、性能优化及稳定性提升，编写技术文档并指导团队成员
• 精通C/C++，熟悉多线程、内存管理、操作系统原理等底层技术
• 具备机器人或自动驾驶领域的软件开发经验，熟悉ROS、Adaptive AUTOSAR等框架
• 了解数据闭环、OTA、中间件等概念，有量产项目经验者优先

申请策略

• 在简历中体现对机器人产品的热情，如参与开源项目或机器人竞赛
• 面试前了解智元机器人的产品方向（人形机器人），思考如何将自身经验应用到其软件架构中
• 突出机器人或自动驾驶领域的项目经验，尤其是量产或接近量产的项目
• 详细描述C/C++编程能力，如内存优化、多线程调试、性能调优等案例
• 强调对机器人中间件、数据闭环、OTA等模块的实际开发经验
• 如果缺乏量产经验，可补充对嵌入式系统测试、可靠性设计等知识的了解
• 熟悉ROS 2、DDS等常见机器人通信框架，并了解其优缺点

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，重点突出技术选择和量化成果
• 对比不同方案的优缺点，体现决策过程，例如为什么选A而非B
• 结合具体代码或架构图进行说明，展示工程落地能力
• 请描述你在机器人项目中设计的一个核心模块，包括架构选择、关键技术难点及解决方案
• C++中智能指针、虚函数、内存泄漏的处理你是如何实践的？
• 如何处理多任务调度中的实时性问题？请举例说明
• 在团队协作中，如何与算法和硬件团队高效配合，确保功能闭环？
• 你对数据闭环的理解是什么？在量产项目中如何保证数据高效回传和处理？