必备技能与经验：
学历要求： 计算机科学、电子工程、自动化、人工智能或相关专业本科及以上学历。
嵌入式开发经验： 3年以上嵌入式软件开发经验，熟悉嵌入式系统架构（MCU/MPU/SOC）。
编程语言： 精通C/C++，具备良好的编程习惯和代码调试能力。熟悉Python用于算法原型开发和模型训练/测试。
机器视觉： 熟练掌握OpenCV等计算机视觉库，深入理解图像处理、特征提取、相机模型、标定等基础理论和算法。
深度学习： 熟练掌握主流深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch, Keras等）的应用和模型训练流程。必须拥有将深度学习模型成功部署到嵌入式平台的实际项目经验。
模型部署与优化： 具有使用TensorFlow Lite, ONNX Runtime, PyTorch Mobile, TensorRT等工具进行模型转换、量化和嵌入式部署的实践经验。理解模型压缩技术。
嵌入式操作系统： 精通Linux嵌入式开发环境，包括内核、驱动、文件系统、多线程/进程编程、IPC等。熟悉至少一种RTOS（如FreeRTOS, Zephyr, ThreadX等）者优先。
硬件接口： 熟悉常用外设接口（如MIPI CSI, USB, Ethernet, SPI, I2C, UART）及相关的驱动开发或调试经验。
调试能力： 熟练使用嵌入式开发调试工具（如JTAG/SWD调试器、示波器、逻辑分析仪、GDB等）。
优先考虑：
拥有在工业检测、机器人、自动驾驶（ADAS）、无人机、智能安防、医疗影像、AR/VR等领域的嵌入式机器视觉/深度学习实际项目应用经验。
熟悉边缘计算设备及其开发生态。
有FPGA或DSP上的算法开发或硬件加速经验。
了解经典机器学习算法。
具备良好的数学基础（线性代数、概率统计、优化理论）。
熟悉版本控制工具（Git）。
良好的英文技术文档阅读能力。
软技能：
出色的分析问题和解决问题的能力。
强烈的责任心和自驱力，能在压力下工作。
良好的沟通能力和团队协作精神。
对技术充满热情，具备持续学习和创新的能力。