熟练掌握嵌入式端侧 AI 部署全流程，熟悉 ARM Cortex‑M/A 系列、STM32、RISC‑V 等嵌入式平台，能够独立完成 TensorFlow Lite、MNN、NCNN 等轻量 AI 推理框架的移植、编译与适配。具备从模型格式转换、算子支持裁剪到嵌入式环境内存分配、推理调度的完整工程能力，可在资源受限 MCU/MPU 上实现图像分类、目标检测等 AI 推理功能。熟悉嵌入式 C/C++ 开发，能将 AI 推理模块与外设驱动、业务逻辑深度整合，优化推理速度与内存占用，保障端侧 AI 功能稳定、低延迟运行，满足智能硬件产品的量产落地要求。

1、离职原因2、做过的较难的模块3、代码组织遇到的困难4、引导模块是如何做的5、如何保证指定弹脸第一优先级弹出6、如何确保新做与改动到的模块不会产生问题7、C#、性能层面会考虑哪些点8、MVC与ECS9、项目里实际的MVC，重新设计你又会怎么优化10、UGUI渲染流程11、滚动列表的优化，代码封装的好处12、海外资源管理与海外多语言适配与海外游戏内切换语言版本的流程13、对ai的使用，skill的概念，对于ai的看法14、职业规划之前面通过一次，这次面试问的比较轻松。还是给这家公司好评，流程推进的很高效，

专注嵌入式端语音 AI 功能开发，实现语音唤醒、关键词识别、语音命令控制等轻量化语音交互能力。熟悉音频采集、降噪、回声消除、MFCC 特征提取等前端处理流程，在 MCU 与低端 MPU 上完成轻量语音 AI 模型移植与推理优化。能够根据产品需求裁剪语音模型大小与识别词条，降低 Flash 与 RAM 占用。将语音 AI 结果映射为设备控制指令，实现无接触智能交互。熟悉音频 Codec 驱动与 I2S 接口，调试麦克风通路与音频算法延迟，提升语音识别准确率与抗干扰能力，适用于小家电、智能开关等低成本嵌入式产品。

在传统认知中，软件工程专业的就业方向大致包括：软件开发工程师软件测试工程师游戏开发工程师应用开发工程师技术支持工程师系统运维工程师移动开发工程师（Android / iOS）这些岗位，曾经构成了软件工程毕业生的主要去向。但在当前的就业环境下，这一套路径已经发生了明显变化。一、就业环境：比想象中更“冷”从近几年的趋势来看：企业门槛提高：越来越多公司明确要求 双一流 / 211起步技能要求提升：项目深度、实战能力要求远高于以往行业波动明显：裁员、HC缩减成为常态起薪下探：不少岗位薪资降到 3k–6k再叠加“35岁危机”“裁员潮”等因素，整个IT行业的不确定性在增加。对于双非本科生来说，本就处于应届...