一、岗位职责

- 负责基于ESP32-S3平台的嵌入式AI软件开发，核心承担多协议识别、智能决策算法落地、无线通信协议适配及NFC配网功能的设计与实现；

- 主导TensorFlow Lite Micro框架在嵌入式端的部署与优化，完成轻量化AI模型（如多协议识别模型、传感器数据融合模型）的移植、量化及推理性能调优；

- 负责智能家居领域主流无线通信协议（Wi-Fi、蓝牙/BLE、ZigBee、LoRa、Matter等）的协议栈适配、驱动开发及通信性能优化，保障多设备互联的稳定性与可靠性；

- 负责NFC配网功能的全流程开发，包括配网协议设计、数据加密传输及与云端/终端设备的交互逻辑实现；

- 参与嵌入式端大模型轻量化落地工作，配合AI团队完成模型剪枝、量化、蒸馏等优化，保障大模型在边缘设备上的高效运行；

- 负责传感器驱动开发（红外、人体感应、光照传感器等）、照明驱动逻辑实现（调光、色温控制）及低功耗策略设计与优化；

- 完成软硬件联调、问题排查及代码优化，输出高质量的技术文档（设计文档、调试手册、用户手册等）；

- 跟踪嵌入式AI及物联网领域新技术动态，将优质技术方案引入产品开发，提升产品竞争力。

二、任职要求

1. 基本要求

- 本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、物联网工程、通信工程、电子信息工程、软件工程、信息与计算科学、应用数学等相关专业；

- 3年以上嵌入式AI或物联网软件开发经验，优秀应届毕业生可放宽工作经验要求（需提供相关项目证明）；

- 大学英语四级及以上，具备良好的英语阅读能力，能熟练阅读芯片手册、协议规范等英文技术文档；英语六级及以上或具备良好英语听说能力、能参与国际技术交流者优先。

2. 核心技术能力

- 精通ESP32-S3平台开发，熟悉其硬件架构、外设驱动及低功耗配置，具备基于该平台的完整产品开发实战经验；

- 精通TensorFlow Lite Micro框架，熟练掌握嵌入式端AI模型的部署、量化优化及推理性能调优方法；

- 精通Python编程语言，具备扎实的编程基础：熟悉数据结构、算法设计及面向过程/面向对象编程思想；能独立完成高质量Python代码编写、调试与优化；熟练使用Python进行数据处理、模型训练辅助或脚本开发；

- 精通至少一种主流嵌入式操作系统开发与应用（FreeRTOS、RT-Thread、μC/OS、嵌入式Linux等），具备系统裁剪、任务调度、中断管理及性能优化实战经验；

- 熟悉嵌入式硬件平台架构（ARM、RISC-V等），了解硬件原理，能独立完成驱动开发、底层接口调试及软硬件联调工作。

3. 无线通信技术能力

- 熟悉智能家居领域主流无线通信协议及技术（Wi-Fi、蓝牙/BLE、ZigBee、LoRa、Matter等），具备无线通信模块选型、驱动开发、协议栈适配及通信性能优化经验；

- 能独立排查无线通信场景中的常见问题（连接断开、信号弱、功耗过高、多设备干扰等），保障产品无线通信的稳定性与可靠性。

4. 大模型相关能力（优先）

- 熟悉大模型在嵌入式端的开发与部署逻辑，了解大模型轻量化技术（量化、剪枝、蒸馏）；

- 具备大模型在边缘设备（MCU、嵌入式Linux板卡）上的部署落地流程经验，能配合AI团队完成大模型在智能家居产品中的落地适配者优先。

5. 加分项

- 有智能家居照明、控制器、传感器类产品嵌入式软件开发实战经验；

- 具备照明驱动开发（调光、色温控制）、传感器驱动开发（红外、人体感应、光照传感器等）、控制器逻辑优化及低功耗设计能力；

- 应届生具备相关毕业设计（智能调光系统、传感器数据处理模块开发等）、竞赛项目或实习经历；

- 拥有相关技术专利、学术论文，或在嵌入式、物联网相关竞赛中获奖；

- 熟练使用Git、Jira等开发协作工具，具备良好的代码规范与版本管理习惯。