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校招【27届校招】嵌入式camera系统培训生
广州 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 计算机、通信、电子等相关专业硕士及以上学历
- 了解图像处理基础算法/深度学习计算机视觉算法（滤波、直方图均衡、颜色空间转换、形态学、边缘检测、目标检测、语义分割、图像增强等）
- 熟练使用C/C++ 和 Python
- 了解至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有模型训练、调优及嵌入式部署经验；了解至少一种推理框架（Qualcomm SNPE/QNN、TensorFlow Lite、ONNX Runtime等）
- 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与驱动/HAL/系统侧高效协作
- 有AVM环视系统开发经验优先，有模型端侧量化、蒸馏、剪枝等轻量化经验优先
岗位描述
- 1、负责AVM（环视系统）算法开发，包括鱼眼畸变校正、视角变换（俯视/3D）、图像拼接融合、亮度一致性处理；
- 2、配合HAL/SDK团队完成AVM及感知算法的集成、调试与效果调优，保障系统实时性、稳定性与资源占用（内存/GPU负载/功耗），解决多路摄像头并行处理下的性能瓶颈；
- 3、负责基于传统/深度学习的图像处理算法开发与部署，包括去噪、HDR增强、色彩校正、曝光补偿、目标检测、语义分割等图像处理模块；
- 4、负责深度学习模型在嵌入式平台的推理加速，结合GPU/NPU/DSP进行优化（量化、剪枝、算子适配）；
- 5、跟踪前沿图像、AVM及深度学习CV技术，推动创新算法在座舱产品中的落地；
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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