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嵌入式开发工程师
湖南极风体育有限公司 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
长沙 全区
时间：
下班后可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
编程语言：
精通 C语言，擅长底层开发和嵌入式系统优化。
熟练使用 C++ 进行面向对象设计与高性能开发。
熟悉 Python，用于脚本编写、自动化测试和系统集成。
微控制器与开发板：
精通 STM32，熟悉其外设开发和调试。
熟练 Arduino，用于快速原型开发。
掌握 ESP32，专注物联网应用，熟悉无线通信协议。
熟悉 Jetson Nano，擅长边缘AI应用的开发和优化。
嵌入式与Linux开发：
熟悉 Linux 系统，具备交叉编译、驱动开发及嵌入式系统调优经验。
能在嵌入式Linux平台上部署AI模型，掌握 TensorFlow Lite、ONNX 等技术。
人工智能：
具备AI项目开发经验，擅长使用 PyTorch、TensorFlow 进行大规模模型训练与优化。
版本控制：
熟悉 Git 和 GitHub，熟练使用多分支开发和CI/CD流程。
精通 C语言，擅长底层开发和嵌入式系统优化。
熟练使用 C++ 进行面向对象设计与高性能开发。
熟悉 Python，用于脚本编写、自动化测试和系统集成。
微控制器与开发板：
精通 STM32，熟悉其外设开发和调试。
熟练 Arduino，用于快速原型开发。
掌握 ESP32，专注物联网应用，熟悉无线通信协议。
熟悉 Jetson Nano，擅长边缘AI应用的开发和优化。
嵌入式与Linux开发：
熟悉 Linux 系统，具备交叉编译、驱动开发及嵌入式系统调优经验。
能在嵌入式Linux平台上部署AI模型，掌握 TensorFlow Lite、ONNX 等技术。
人工智能：
具备AI项目开发经验，擅长使用 PyTorch、TensorFlow 进行大规模模型训练与优化。
版本控制：
熟悉 Git 和 GitHub，熟练使用多分支开发和CI/CD流程。
项目经验
基于STM32与CAN协议的机械臂开发：
使用 STM32 和 CAN协议 开发一套小型机械臂系统，优化了节点间的实时数据传输和控制。
实现了基于 FOC（磁场定向控制） 和 PID算法 的电机控制，确保了机械臂运动的精准性与平稳性。
全面负责硬件电路设计、嵌入式程序开发和算法调优，成功实现了高效的多轴协同控制。
基于ESP32的双足避障机器人：
使用 ESP32 和舵机设计并搭建小型双足避障机器人，集成运动控制与环境感知功能。
开发 上位机软件，使用 C# 实现与机器人通信，构建用户友好的控制界面。
利用 OpenCV 进行图像处理与环境识别，提升机器人自主导航和避障能力，展示了嵌入式视觉算法的高效应用。
基于超算的深度学习模型训练：
在超级计算机平台上进行大规模分布式深度学习模型的训练，显著提升训练效率。
熟练运用 PyTorch 和 TensorFlow 等框架，优化分布式计算策略，实现了模型的高效并行训练与调优。
完成了大规模数据集的处理与训练，加速模型收敛，积累了高性能计算与AI模型部署的经验。
使用 STM32 和 CAN协议 开发一套小型机械臂系统，优化了节点间的实时数据传输和控制。
实现了基于 FOC（磁场定向控制） 和 PID算法 的电机控制，确保了机械臂运动的精准性与平稳性。
全面负责硬件电路设计、嵌入式程序开发和算法调优，成功实现了高效的多轴协同控制。
基于ESP32的双足避障机器人：
使用 ESP32 和舵机设计并搭建小型双足避障机器人，集成运动控制与环境感知功能。
开发 上位机软件，使用 C# 实现与机器人通信，构建用户友好的控制界面。
利用 OpenCV 进行图像处理与环境识别，提升机器人自主导航和避障能力，展示了嵌入式视觉算法的高效应用。
基于超算的深度学习模型训练：
在超级计算机平台上进行大规模分布式深度学习模型的训练，显著提升训练效率。
熟练运用 PyTorch 和 TensorFlow 等框架，优化分布式计算策略，实现了模型的高效并行训练与调优。
完成了大规模数据集的处理与训练，加速模型收敛，积累了高性能计算与AI模型部署的经验。
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编程语言：
精通 C语言，擅长底层开发和嵌入式系统优化。
熟练使用 C++ 进行面向对象设计与高性能开发。
熟悉 Python，用于脚本编写、自动化测试和系统集成。
微控制器与开发板：
精通 STM32，熟悉其外设开发和调试。
熟练 Arduino，用于快速原型开发。
掌握 ESP32，专注物联网应用，熟悉无线通信协议。
熟悉 Jetson Nano，擅长边缘AI应用的开发和优化。
嵌入式与Linux开发：
熟悉 Linux 系统，具备交叉编译、驱动开发及嵌入式系统调优经验。
能在嵌入式Linux平台上部署AI模型，掌握 TensorFlow Lite、ONNX 等技术。
人工智能：
具备AI项目开发经验，擅长使用 PyTorch、TensorFlow 进行大规模模型训练与优化。
版本控制：
熟悉 Git 和 GitHub，熟练使用多分支开发和CI/CD流程。
精通 C语言，擅长底层开发和嵌入式系统优化。
熟练使用 C++ 进行面向对象设计与高性能开发。
熟悉 Python，用于脚本编写、自动化测试和系统集成。
微控制器与开发板：
精通 STM32，熟悉其外设开发和调试。
熟练 Arduino，用于快速原型开发。
掌握 ESP32，专注物联网应用，熟悉无线通信协议。
熟悉 Jetson Nano，擅长边缘AI应用的开发和优化。
嵌入式与Linux开发：
熟悉 Linux 系统，具备交叉编译、驱动开发及嵌入式系统调优经验。
能在嵌入式Linux平台上部署AI模型，掌握 TensorFlow Lite、ONNX 等技术。
人工智能：
具备AI项目开发经验，擅长使用 PyTorch、TensorFlow 进行大规模模型训练与优化。
版本控制：
熟悉 Git 和 GitHub，熟练使用多分支开发和CI/CD流程。
项目经验
基于STM32与CAN协议的机械臂开发：
使用 STM32 和 CAN协议 开发一套小型机械臂系统，优化了节点间的实时数据传输和控制。
实现了基于 FOC（磁场定向控制） 和 PID算法 的电机控制，确保了机械臂运动的精准性与平稳性。
全面负责硬件电路设计、嵌入式程序开发和算法调优，成功实现了高效的多轴协同控制。
基于ESP32的双足避障机器人：
使用 ESP32 和舵机设计并搭建小型双足避障机器人，集成运动控制与环境感知功能。
开发 上位机软件，使用 C# 实现与机器人通信，构建用户友好的控制界面。
利用 OpenCV 进行图像处理与环境识别，提升机器人自主导航和避障能力，展示了嵌入式视觉算法的高效应用。
基于超算的深度学习模型训练：
在超级计算机平台上进行大规模分布式深度学习模型的训练，显著提升训练效率。
熟练运用 PyTorch 和 TensorFlow 等框架，优化分布式计算策略，实现了模型的高效并行训练与调优。
完成了大规模数据集的处理与训练，加速模型收敛，积累了高性能计算与AI模型部署的经验。
使用 STM32 和 CAN协议 开发一套小型机械臂系统，优化了节点间的实时数据传输和控制。
实现了基于 FOC（磁场定向控制） 和 PID算法 的电机控制，确保了机械臂运动的精准性与平稳性。
全面负责硬件电路设计、嵌入式程序开发和算法调优，成功实现了高效的多轴协同控制。
基于ESP32的双足避障机器人：
使用 ESP32 和舵机设计并搭建小型双足避障机器人，集成运动控制与环境感知功能。
开发 上位机软件，使用 C# 实现与机器人通信，构建用户友好的控制界面。
利用 OpenCV 进行图像处理与环境识别，提升机器人自主导航和避障能力，展示了嵌入式视觉算法的高效应用。
基于超算的深度学习模型训练：
在超级计算机平台上进行大规模分布式深度学习模型的训练，显著提升训练效率。
熟练运用 PyTorch 和 TensorFlow 等框架，优化分布式计算策略，实现了模型的高效并行训练与调优。
完成了大规模数据集的处理与训练，加速模型收敛，积累了高性能计算与AI模型部署的经验。
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