1. 本科及以上学历，计算机、电子工程、自动化、人工智能等相关专业，3年以上嵌入式Linux开发或智能优化算法落地经验。
2. 负责在Linux固定式设备（工业控制器/边缘终端等）上设计并实现轻量化智能学习最优参数功能，保障设备自适应调优性能。
3. 主导算法选型、算力适配与系统集成，解决设备本地参数迭代中的稳定性、效率及算力约束问题。
4. 配合硬件与业务团队完成需求分析、技术方案设计及联调测试，输出技术文档与接口规范。
应具备的能力：
一、嵌入式Linux开发能力
- 精通C/C++编程语言，熟练掌握Linux系统编程（进程管理、内存操作、文件I/O、信号机制）。
- 熟悉嵌入式硬件架构（ARM/x86嵌入式平台），能评估设备算力上限（CPU/内存/AI加速单元性能）。
- 掌握Linux资源调度工具（cgroups、nice、sched_setaffinity）及设备状态采集（sysfs/proc文件系统）。
- 了解嵌入式系统裁剪（Yocto/Buildroot）及轻量化环境适配，能应对低内存、低存储场景。
二、智能优化算法能力
- 掌握低算力优化算法：网格搜索、贪心迭代、表格型强化学习（Q-Learning/SARSA）、贝叶斯优化简化版等。
- 能根据参数规模与场景动态选型算法，将复杂逻辑轻量化改造（如用数组替代神经网络实现参数映射）。
- 具备性能指标设计能力，能量化优化目标（精度/效率/能耗）并实现数据采集与迭代调优。
三、系统稳定性与工程能力
- 熟悉嵌入式容错机制：参数备份回滚、异常检测（CPU过载/内存泄漏）、断电重启状态恢复（eMMC/tmpfs持久化）。
- 掌握Linux服务管理（systemd），能封装后台服务实现开机自启、崩溃自动重启。
- 熟练使用调试工具（gdb/valgrind/perf）及日志分析（journalctl），定位并解决算力溢出、收敛失败等问题。
加分项
- 有工业嵌入式设备或边缘AI部署经验（如TensorFlow Lite嵌入式落地）。
- 具备强化学习、自适应控制项目经验（如PID参数自整定、资源调度优化）。
-熟悉无线通信协议技术，如RFID，wifi和蓝牙等。
- 熟悉Git、CMake及CI/CD流程，有开源项目贡献或算法优化落地案例。
- 项目经验：要求项目经验2年以上，有工业嵌入式设备或边缘AI部署经验（如TensorFlow Lite嵌入式落地）。
- 具备强化学习、自适应控制项目经验（如PID参数自整定、资源调度优化）。
- 熟悉Git、CMake及CI/CD流程，有开源项目贡献或算法优化落地案例。
- 综合素质：要求具备良好的逻辑思维能力、问题解决能力，能够快速定位和解决模型训练中的问题。同时，需有较强的学习能力，以跟上AI领域快速发展的技术步伐，还应具备良好的团队协作与沟通能力。
-项目经验：
要求项目经验2年以上，有工业嵌入式设备或边缘AI部署经验（如TensorFlow Lite嵌入式落地）。
- 具备强化学习、自适应控制项目经验（如PID参数自整定、资源调度优化）。
- 熟悉Git、CMake及CI/CD流程，有开源项目贡献或算法优化落地案例。
- 综合素质：要求具备良好的逻辑思维能力、问题解决能力，能够快速定位和解决模型训练中的问题。同时，需有较强的学习能力，以跟上AI领域快速发展的技术步伐，还应具备良好的团队协作与沟通能力。
薪资福利待遇：薪资19-30K +年终奖（1-2个月）+项目奖（按季度核算发放）+餐补12/顿（午餐）+交通补助200/月+加班费15/小时。入职当月缴纳五险一金，公积金比例8%。
上班时间是：9：00-18:00或8:30-17：30，周末双休法休。