软件研发工程师（C++/Qt & DSP开发）

职位描述：
我们正在寻找一位具备扎实嵌入式系统软件开经验和QT桌面应用开发的软件工程师。您将加入我们的核心产品团队，负责开发与优化高性能的嵌入式或桌面应用程序，并探索与前沿AI技术的融合应用。这是一个对技术深度和广度都有要求的挑战性职位。
主要职责：
负责基于 Qt 框架的高性能应用程序或STM32ARM或DSP嵌入式模块设计、开发和维护。
设计、实现和优化 DSP 通信等算法模块，确保其在目标平台的实时性和稳定性。
负责核心 C/C++ 代码的编写、性能剖析与调优，关注内存、CPU 及实时性指标。
撰写高质量的技术设计文档，进行代码审查，并能指导初级工程师。
（优先职责）探索并集成深度学习模型（如基于TensorFlow Lite, ONNX Runtime, LibTorch等），用于图像识别、语音处理或信号增强等场景。
任职要求（硬性条件）：
基本条件： 计算机、通信、电子工程、自动化等相关专业，本科及以上学历，3年以上相关工作经验。
C/C++语言： 精通 C++11/14/17，深刻理解面向对象、设计模式、内存管理、多线程编程及性能优化技巧。能将复杂问题转化为高效、可靠的代码。
Qt开发： 3年以上 Qt 实际项目开发经验，精通 Qt Widgets 或 Qt Quick 框架，深刻理解信号槽机制、事件处理、自定义控件开发及跨平台部署。
DSP开发： 具备扎实的数字信号处理理论基础，在以下或相关领域有实际项目经验：
音频处理（AEC， AGC， VAD， 编解码）
视频/图像处理（编解码， 基础算法）
通信信号处理（调制解调， 滤波）
熟悉 DSP 优化手段，如使用 SIMD 指令集（如 SSE/AVX, NEON）。
平台经验： 有嵌入式 Linux、RTOS 或 Windows 下性能敏感型应用的开发经验。
优先考虑条件（“AI深度学习经验优先”的具体体现）：
有将深度学习模型（CNN, RNN, Transformer等）部署到 C++ 生产环境的实际经验，熟悉一种推理框架（TensorFlow Lite, ONNX Runtime, NCNN, LibTorch, OpenCV DNN 等）。
我们为您提供：
技术挑战： 参与软硬件深度结合、算法与工程并重的前沿项目。
成长空间： 明确的“技术专家”或“技术管理”双通道发展路径。
薪酬福利： 行业竞争力的薪资，全面的福利保障。
工作环境： 技术驱动型团队，提供顶级开发设备，鼓励技术研究与创新分享。