About The Role

主流平台深度研究：负责高通（Qualcomm）、联发科（MTK）、展锐（Unisoc）等主流SoC平台的系统行为研究，深入理解其硬件架构、驱动模型及系统调度机制。
AI新功能探索与落地：跟踪业界AI大模型及轻量化模型在移动端/嵌入式端的发展趋势，研究AI应用在上述平台上的新功能（如端侧推理加速、NPU调度优化、异构计算等），并输出可行性分析报告。
系统性能分析与优化：针对AI应用场景，进行系统级的性能 profiling，识别瓶颈（内存、带宽、算力、功耗），协同芯片原厂及内部研发团队提出优化方案。
验证策略制定：基于对新平台和AI特性的理解，制定系统级的验证计划和测试用例，确保新功能在复杂场景下的稳定性与兼容性。
技术预研与分享：负责前沿技术的预研工作，将研究成果转化为团队的技术储备，并定期在团队内进行技术分享，提升团队整体技术视野。
教育背景：计算机、电子、通信、自动化等相关专业本科及以上学历。
工作经验：3年以上嵌入式系统开发或验证经验，有高通、MTK、展锐等至少一种主流平台的深度调试经验者优先。
专业技能：
精通 Linux/Android 系统架构，熟悉内核驱动、HAL层及框架层交互机制。
熟悉 ARM 架构，具备扎实的 C/C++ 编程能力，熟悉 Python 脚本用于自动化分析。
了解主流 AI 框架（如 TensorFlow Lite, ONNX, SNPE, MTK NeuroPilot 等）及 NPU 工作原理。
AI 敏感度：对 AI 技术在端侧的应用有浓厚兴趣，了解 LLM（大语言模型）在资源受限设备上的部署挑战（如量化、剪枝、显存管理）。
综合素质：
具备极强的逻辑思维能力和问题分析能力，善于从系统层面定位复杂问题。
良好的沟通协调能力，能够推动跨部门（芯片厂、算法、应用）合作。
具备较强的自驱力和技术探索精神，能够独立承担预研课题。
【加分项】
有实际的大模型端侧部署（On-device AI）项目经验。
熟悉异构计算（CPU+GPU+NPU+DSP）调度策略。
在 GitHub 上有相关开源项目贡献或技术博客。
熟悉性能分析工具（如 Perf, Systrace, Snapdragon Profiler, MTK Mobile Log 等）。

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嵌入式系统工程师（AI平台方向）(J14461)

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