1.實現模擬前端
、ADC
、DAC
、MEMS微加熱器等編寫和優化底層驅動程序,完成數據采集等統一傳感器硬件控製接口。
2.實現實時信號處理算法,如數字濾波(低通、帶通)、基線校準
、溫漂補償及噪聲抑製。開發並優化傳感器特征提取算法，從時序數據中精準計算響應值、斜率
、麵積等關鍵特征。實現傳感器標定算法，建立並維護從原始數據到物理/化學量(如濃度)的轉換模型。
3.實現輕量級機器學習算法(如TinyML),用於傳感器模式識別、多傳感器數據融合以提升選擇性、以及導常狀態自診斷。開發自適應算法
，使傳感器能根據環境變化(如溫度
、濕度)自動調整工作參數
，保持***性能。
4.實現與上位機或雲平台的通信協議(如BLE，LoRaWAN
，MQTT)，完成數據包的封裝、加密與上傳進行係統級集成測試
，與硬件團隊協同調試，定位並解決軟硬件交互問題。
5.輸出詳盡的技術文檔。構建及維護持續集成環境

，進行代碼質量與性能分析。
任職要求：
1.計算機科學、電子工程
、自動化、通信工程等相關專業本科及以上學曆，3年以上嵌入式軟件開發經驗。
2.精通C/C 語言在嵌入式環境下的編程,具備紮實的數據結構與算法基礎。
3.精通至少一種主流ARM Cortex-M係列MCU的架構與開發
，熟悉其外設(如ADC, SPI, I2C, TIMER, DMA)。
4.具有豐富的實時操作係統使用經驗。熟悉常用的嵌入式調試工具與方法。理解基本的模擬/數字電路原理，具備閱讀原理圖並與硬件工程師協作調試的能力。熟悉常見的嵌入式通信協議棧。
5.深入理解傳感器數據特性（如慢變信號、噪聲模型、漂移特性）及常用處理算法（濾波、擬合、補償）。
6.有低功耗物聯網產品開發經驗，對係統級功耗分析與優化有深刻理解。接觸過嵌入式機器學習框架，或有在MCU上部署輕量級AI模型的實際項目經驗。熟悉Python，能用於算法原型驗證、數據分析或自動化測試腳本編寫了解傳感器數據融合
、狀態估計等基礎理論。
7.具備良好的代碼風格和文檔習慣,了解版本控製工具。