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  • 怎么当工程师
    千次阅读
    2020-12-29 02:25:39

    嵌入式工程师在企业工作的真实内容

    嵌入式软件开发具体可以分三类:

    嵌入式驱动工程师:编写和移植各种芯片驱动(如音频芯片),优化硬件设备驱动(如温湿度传感器),得精通各种硬件接口协议(如I2C协议)、系统调度、信号量、锁机制等等,开发难度最大。该类开发者一般是软硬件综合型人才,一般的嵌入式驱动工程师指LINUX上的驱动开发工程师,需要精通Linux驱动框架(platform框架、input子系统框架等),结合芯片本身去编写驱动,驱动的好坏很大程度上决定一个产品的好坏。业界对驱动人才的定义是三年才算入门,可见此门槛之高。

    嵌入式系统工程师:主要是编写固件,根据不同平台移植操作系统,根据应用场景来优化系统,需要熟悉整个操作系统组成与调度,对固件的稳定性高求很高,如果系统不稳定,驱动和应用也是白做的。

    嵌入式应用工程师:编写业务逻辑程序,调用驱动工程师提供的接口控制设备,软件开发过程所涉内容范围非常广,主要使用C语言开发,但经常会涉及C++、Java、python、Java、PHP等各类语言以及各种脚本语言、数据库、前端后台、各种通讯协议、甚至一些从来没听过的协议或概念。这需要很强的学习能力,该职位也是各大公司需量最大的,一般10人的开发小组,驱动开发与系统开发与应用开发的比例是1:2:7。

    根据我的经验,世界上可以分成两种嵌入式工程师,一种是大公司的嵌入式工程师,另一种是小公司的嵌入式工程师,我知道这样分类很不妥,但并非毫无道理,请听我一一下概述:

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    当工程师女朋友的六大好处!各位程序猿女友,你们有木有觉得很幸福呢?

      1、男工程师不容易找到女朋友,所以会对你死心塌地。

      2、男工程师重实用而不重情调,所以你也不必特别花费心思去取悦他。

      3、男工程师以修理东西为娱乐,所以你不爽时,大可以在他前面摔东西出气,他会很乐意帮你修理。

      4、男工程师凡是讲“理”。所以你若理直气壮他就对你没辙,若是你无理取闹,他对你还是没辙。

      5、男工程师口才太差根本讲不过你,所以你可以尽情用言辞凌虐他,让你有当女王的感觉

      6、男工程师对电脑十分在行,所以你等于有了随叫随到的电脑修理工。

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    文章来源:电子工程师笔记

    关于软件工程师和硬件工程师总有太多的话题。

    常态往往是这样滴:

    板子出问题了,
    硬件工程师:肯定是软件的原因!
    软件工程师:绝对是硬件的问题!

    以下内容摘自知乎匿名用户一位美国在校学生所写,虽然或有失偏颇,但还是很能说明问题的:

    1. 我个人理解的就业与行业前景

    因为我个人对美国这方面了解更多,就先从美国说一说。我相信硬件工程师和软件工程师的就业前景应该是提这个问题的人最想知道的方面。

    就我所了解的,在现在以及可预见的未来,这个行业对软件工程师的需求绝对是碾压硬件工程师的。也就是说,招软件工程师的职位比硬件工程师的职位要多的多,而且软件工程师找工作上来说会比硬件工程师更容易

    先从企业的角度来讲讲。我个人认为造成这个差异的原因,第一个是基本上所有的公司,从初创公司到全球百强,都有对软件工程师的需求。现在哪个公司不需要几个码农来开发app,或者做个web。但是做硬件这种工作并不是所有公司会去做的。举个简单的例子,摩根大通银行在我们学校的招聘会上有明确招软件工程师,expedia在我们学校招聘会上也明确招聘软件工程师,如果这个两个公司突然说要招电子工程师,这不是逗我吗。。而且哪怕是硬件公司,也需要大量的软件工程师来支持硬件前端工作。

    第二点我觉得要归功于现在的创业潮。不管在美国在中国互联网创业都是趋势,但是可以说绝大部分的初创互联网公司做的都是软件方向。有个点子,有点技术,找几个合伙人抱着电脑就能开干了。但是初创公司要专注做硬件开发就比较难了,因为成立设计硬件公司的门槛和起步开销比较大。所以这也导致大部分初创公司以互联网为主,能做的了硬件设计的公司基本上都是处于垄断地位的大企业。

    第三个很重要的原因就是硬件设计在现在来看已经是相对成熟的技术,我甚至有ee的同学跟我说大部分硬件的东西已经步入夕阳产业的范畴,因为很多东西已经成了规范,也因为很多东西被自动化所取代。前一阵子全球大牌的硬件公司才裁了不少人,intel更是裁掉了接近20%的硬件工程师。但是互联网热从90年代开始到现在热头还没过,而且未来诸多产业如人工智能,机器学习,图像识别,大数据都才刚起步,所以还有一定的上升空间。

    还记得当初我们学校的初创公司招聘会上几十家公司只有一家招硬件工程师,而且还是偏软件的硬件工程师,剩下的公司里98%都在找会码代码的人;大企业的招聘会上才能见到nvidia, arm, intel, TI 的身影,但是哪怕是这样基本上所有的公司招牌上都会有大写加粗的招computer science的字样。。

    再从个人的角度来讲。想成为一名软件工程师找到工作的门槛远比成为一名合格的硬件工程师低很多。要想以软件工程师的身份混到个饭碗,能学两门语言学好常用的数据结构刷点题就基本上能找到薪水小几千的岗位。我甚至知道国内有专门的软件工程师培训机构,那种专门教java和算法,两个月速成班,而且所声称的学生就业率还挺高的。但是要想成为一名合格的硬件工程师,不是科班出身的不好好学几门模电数电信号逻辑设计的课,没有在学校实验室里自己焊点电路做实践,连简历都发不出去。而且现在要想学个什么语言框架,网上搜一搜“”xxx语言入门教程“”就有非常丰富的资源,但是要是在网上搜“如何学好超大规模集成电路设计”,要想找到可以受用的资源几乎是不可能的。而且就我所参加的招聘会来说,如果有招硬件工程师基本都要求有研究生的学位,但是对软件工程师的要求基本上就是熟悉算法数据结构,会web编程有相关经历就够了。软件工程师很多时候吃的是体力,硬件工程师大部分时候是吃经验,所以硬件工程师一般得有一定的经历积淀才能脱颖而出。尤其像模电这种上手程度很高的方向,没个十年八年的相关经验根本不算学成出师。所以说本身对从业者的资质要求更高,也是硬件工程师不好找工作的原因之一。

    上面是我所认为的短时间内软件工程师就找工作方面来说会比硬件工程师更容易的原因。但是这并不意味着会编程就肯定找得到工作,也不意味着硬件产业就会低迷下去。软件工程师的职位多,但是每年从事这个职业的人也更多,虽然我认为现在软件工程师短期内还没有出现饱和的趋势(毕竟那么高的工资还摆在那),但是总有一天这个行业也会像金融产业一样降温(人才供过于求)。硬件产业虽然大部分已经有步入夕阳产业的趋势,但是曾经一度被宣称没啥好搞的供电网络最近也被smart grid搞得神乎其神,美国top5的高校都还设立了相关实验室。此外,现在物联网,车联网,智能家居的概念被炒得火热,我相信等相关成熟的支持技术(能量采集,低功耗通信)以及统一的开发平台一旦出现,硬件工程师的需求只会更多,虽然这些产品依旧只有那些有背景的大公司才做得动(不过因为欧美国家电子产业上的封锁,国家也在硬件设计上砸了很多银子,初创企业也会慢慢增加,相信国内的相关机遇也会更多)。而且毕竟软件产业毕竟还是依靠硬件,如何设计低功耗,高稳定性,能够承载大吞吐量计算量的硬件也是这个产业的挑战,毕竟人工智能,机器学习,视觉处理等领域是很吃硬件计算量的。没有强大的硬件支持,阿狗要想打败李世乭还是痴心妄想吧。

    2. 工作常态 

    现在在一家设计为设计硬件的公司所设计软件的百强软件公司实习,做的工作大部分还是偏软件,所以本身对工作常态也并没有非常深入的自己的感受。但是就我观察身边的同事以及跟别人的交流来看,不管是做软件硬件,都是要:对。着。电。脑。。。

    软件工程师平时就是上班啊调试程序,比较低级的码农只能给高级软件工程师大大下手,帮他们做测试,实现他们设计好的东西。当然了做到高级工程师了才有能力开发设计自己公司的产品。如果在初创公司工作节奏更紧张,如果赶上产品要上线可能需要加班调试。遇到程序爆炸了可能还需要on call(就是你负责的东西突然出问题了,你的manager直接打个电话给你你得马上去公司修bug),至少我知道amazon是有这个机制。 我现在还没有在纯做硬件的公司实习过,但是从我知道的事实来看,硬件工程师不会比软件工程师轻松。硬件工程师也需要调试电路啊调试脚本啊反正也有跟软件工程师交叉的工作。工作环境的话取决于细分的工作类别。开发fpga的估计跟码农一样坐办公室,搞mems的嵌入式的就长期入驻实验室了。因为大部分硬件公司都是相对成熟的大企业,所以工作节奏普遍不会像在初创公司那么紧张,不过像在华为这样的企业就另说了。。。 当然了不管是在软件工程师还是硬件工程师,工作强度应该都是高于其他industry的职业的。毕竟这个行业竞争会越来越激烈,这也是聪明人聚集的地方。 至于工资的话,就平均来讲,美国这里的软件工程师年薪会略高于硬件工程师(从glassdoor以及其他门户的数据来看),但是软件工程师一样也有收入低的,硬件工程师的收入也有碾压软件工程师的。只要你技术过硬,薪水都不是事儿。

    3. 个人感受 

    我个人的感觉是不管怎样,这两个行业在未来都会有非常非常多的机遇与挑战(详细原因见第一点)。不管是软件设计还是硬件设计底下都有更多细小的分支(比如说你硬件设计是想做vlsi,dsp,处理器设计,通信,fpga开发还是嵌入式,软件设计你想做web开发,app开发,软件开发,嵌入式软件工程师,操作系统还是distributed system)。 我个人是对两个大方向都很有兴趣,但是我决定自己最终的方向还是嵌入式设计和处理器设计,这两个行业都应该算是夹在了纯硬件设计和纯软件设计的中间。尤其是产业对嵌入式工程师的要求更高,能够自己设计mixed signal pcb,自己调试应用代码写kernel code,能调试无线通信,基本意味着一个合格的嵌入式工程师要对硬件和软件相关方面有足够的知识。我自己是比较讨厌做web开发app纯开发软件的工作,因为这些工作的门槛太低,不是科班出身的人可能都能混的比你好得多,体现不出来自己的价值。而且我比较喜欢把电路板和各种元件握在手里的感觉,而且我发现自己能够设计一个可以用的硬件的时候那种成就感会高于debug之后的成就感。当你发现自己在经受了大学的磨练真正拥有了学习知识的能力以后,丰富的网上资源以及自身的积累都会让你学习这些网页app知识非常轻松,所以我个人更喜欢硬件底层,以及和硬件底层打交道的软件领域。软件硬件的课程都不会简单,而且两个学科的工作量不是其他学科能比的(学工科的天天做project呆lab,学统计的上完课就回家看电影。。)所以要想学好,还是需要花一定精力,尤其美国的大学工科院系workload相对国内高校来说有增无减。确定这是你想要的,再给予考虑。

    以上内容是不是说出了做软件与做硬件的不同体会?不过,据说,老工程师对此的回答是:工作久了就会发现其实需求才是根本,软件硬件只是实现需求的途径.....

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    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

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    一、前言

    各位十一过得如何?

    假期,我回了趟老家,文章停更了几天。

    写文章以来,被问到最多的问题就是「算法的学习路线」。

    今天,它来了。

    我会带着大家看看,我们需要学些啥,利用这个假期,我甚至还收集整理了配套视频和资料,暖男石锤啊,这期文章有用的话,别忘三连哦!

    二、学习路线

    主要分为 4 个部分:数学基础、编程能力、算法基础、实战。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    1、数学基础

    在机器学习算法中,涉及到最为重要的数学基本知识有两个:线性代数概率论

    这两也是大学的必修课了,如果知识早已还给老师,也没关系,哪里不会学补哪里

    线性代数研究的是线性空间的性质,数据通常会被表示为欧式空间中的点,而这些点经过一系列变换后会映射到另一个空间,在新的空间中隐藏在数据中的规律才得以显现。

    所以线性代数作为研究空间的一门科学,是入门机器学习的最要基础之一

    视频:推荐 MIT 的老教授 Gilbert Strang 的线性代数上课视频。

    没学过线代的同学会发现这门课程,讲得清晰而且直观,深入线代的精髓,完全不是那种理论堆砌的讲法,而且老教授幽默风趣,很有人格魅力。

    英文不好,也不用担心,字幕是中文的

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    教材:推荐《线性代数及其应用》,作者是 David C. Lay 。

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    喜欢看书的朋友,这本书一定不能错过。

    这本书详细地介绍了线性代数在几何学、计算机图形学、经济学、概率论、信号与系统、微分方程等领域的应用,给人以直观的认识。

    概率论是研究不确定性的一门科学,生活处处是概率。机器学习算法需要对现实情况建模,自然是少不了将概率论作为工具。

    这门课入门并不难,大家可以挑一本评分还可以的书开始学习。

    这里推荐陈希儒的《概率论与数理统计》,讲得很详细,如同听一个老者回忆自己的概率与统计心得,相信读者也会有所收获。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

     

    如果时间充裕,推荐先学好数学基础。如果时间不够,那就跳过数学基础部分,学算法的时候,哪里不会补哪里。

    2、编程能力

    编程语言,需要至少掌握两门, Python 和 C++。

    工作中,Python 主要用于处理数据算法调研模型训练的工作,而 C++ 则是负责工程落地

    算法工程师,需要针对落地场景,对算法的可靠性和实时性等方面进行优化,C++ 工程能力必不可少。

    Python 是一门非常友好的编程语言,不但易于入门而且功能强大,在进行机器学习算法开发的过程中会大量使用 Python。

    视频:我上学看的第一个视频,就是小甲鱼 Python 课程,风趣幽默,涉及Python 语法基础、网络爬虫、Pygame 飞机大战等内容,内容很丰富。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    实战是最好的老师,学习 Python 的时候,可以找一个自己喜欢的方向,去实战。

    边实战,边学习。比如写爬虫、做小游戏、玩各种有趣的算法等。

    这里面,爬虫是最简单的,很容易有成就感,让你坚持学习下去,下载小说、下载漫画、下载音乐、下载电影、抢票等等小程序。

    这个推荐我的一个 Github star 量 11.4k+、fork 4.5k+的爬虫项目。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    每个实战,都有对应的文章教程,代码开源

    项目地址:https://github.com/Jack-Cherish/python-spider

    教材:推荐《流畅的Python》,书看完有些难度,但是哪来当个手册用,很方便,哪些语法忘记了,翻阅一番,必能有所收获。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    C++ 是一种面向对象的程序设计语言,无论你是做算法,还是做开发,亦或者是做测开。C++ 都应该掌握,它是一个基础的编程语言。学会了这门编程语言,再学其它,就会更得心应手。

    视频:这部分推荐慕课网的免费教程,很好的入门视频,老师讲得绘声绘色、形象生动、通熟易懂。

    一共分为 7 章,每章视频的时间是 2-3 个小时,半个月可以轻松刷完,学习顺序是:

    • C++远征之起航篇
    • C++远征之离港篇
    • C++远征之封装篇(上)
    • C++远征之封装篇(下)
    • C++远征之继承篇
    • C++远征之多态篇
    • C++远征之模板篇

    教材:推荐被誉为“圣经”的《C++ Primer》,经典巨著,非常棒的书。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

     

    编程语言基础学完了,接下来就是数据结构与算法。

    数据结构与算法是程序员的内功,每一个工程师的必修课。

    数据结构的学法,我推荐是直接看书,一边学习一边刷题,同时进行,这样学的速度快。

    就如同书名一样,这是一本像小说一样有趣的算法入门书,非常易懂,强烈推荐。

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    可以与这本书一同学习的,就是《剑指Offer》,里面讲解了 66 道+ 常见数据结构题,解析思路,简单易懂。

    两门书一起看,轻松入门数据结构与算法。

    不过《剑指Offer》讲解的代码都是 C/C++,没有 Python 版本,想看 Python 版本的,可以看我整理的教程,C++ 和 Python 都有实现和讲解,题目已按照类型划分好。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    项目地址:https://github.com/Jack-Cherish/LeetCode

    两本书都看完,题也刷完了,那就算是入门了。

    想进阶,进一步学习,直接上 LeetCode。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    力扣可以从 HOT 100 或 精选算法 200 题刷起,题目相对于《剑指Offer》要增加一些难度,但每道题目都有对应的解题思路和答案。

    坚持刷完 200 道,大多的面试轻松搞定,完全够用。

    当然要面试谷歌级别的大佬,Hard 题是不能放过的。

    刷题地址:https://leetcode-cn.com/

    Tip:刷一遍题,回头看还会忘,不要怀疑自己,要反复刷,反复练习。

    3、算法基础

    恭喜大家,在做了前面这么多基础工作之后,终于可以开始入门机器学习算法了。

    机器学习

    视频:推荐吴恩达老师的机器学习视频,吴恩达是整个领域的巨头之一,学术地位很高。同时,他出的视频也对新手非常友好,入门的不二之选。

    教材:还是那句话,光看不练是不行的。《机器学习实战》,理论结合实战,适合新手。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    《机器学习实战》使用 Python2 实现,有些细节讲的不够细致,对此我进行了完善,使用 Python3 复现了一遍,并结合 sklearn 以及更多的好玩例子,进行讲解。

    全网阅读量 500w+:

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    对应的 Github 开源代码 Star 3.3k+,fork 3.1k+。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    在线阅读地址:

    https://cuijiahua.com/blog/ml/

    我也将这个系列打包成了本地 pdf,喜欢离线看,也可以直接下载。

    深度学习

    深度学习是现在的算法工程师绕不开的一个子领域,是机器学习的子集。

    视频:还是推荐吴恩达老师的深度学习视频,也是对新手非常友好。

    教材:说实话,深度学习,我并没有看过书,都是视频+ Github 开源项目学习的,不过被誉为深度学习领域圣经的“花书”,可以备一本。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    深度学习框架

    深度学习框架有很多,Tensorflow、Pytorch、Paddle、MXNet、Caffe等。

    我在工作过程中,用的最多的是 Pytorch,其次是 Tensorflow。

    新手上手,推荐先学 Pytorch,可以直接看 Yunjey Choi 大佬的 Github 教程,简单入门:

    项目地址:

    https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial

    Pytorch 深度学习框架学习,也可以看我写的 Pytorch 深度学习实战系列教程,有垃圾分类、图像分割等结合实战的小项目。

    Github 开源代码 Star 400+,fork 250+。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    项目地址:

    https://github.com/Jack-Cherish/Deep-Learning

    我也将这个系列打包成了本地 pdf,喜欢离线看,也可以直接下载。

    4、实战

    实战实战,文章反复提到了这么多次,仅仅这些还是远远不够的。

    因为更多时候,你是跟着视频 or 文章的思路去实战,这缺少了独立思考的过程。

    学了这么多,你并没有独立完成过一个项目,数据怎么处理,怎么分析问题,用什么算法解决问题,也没有独立思考过。

    算法工程师的岗位竞争也比较激烈的,为了在茫茫人海中脱颖而出,我们需要以团队个人的形式,独立完成一些项目,只有这样,你才能更具竞争力。

    对于学生党,做项目,最简单直接的方法就是参加竞赛

    推荐两个参加竞赛的地方,一个是国外的 Kaggle,另一个是国内的阿里云天池

    两个竞赛的奖金也都很丰富,根据自己的喜好,参赛即可。

    Kaggle:https://www.kaggle.com/

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    阿里天池:https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    既能打比赛,又能赢奖金,何乐而不为呢?

    三、资料打包

    本文提到的资料,我都打包了,可以直接全部打包带走。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    这里都是我精心准备点的资料,但是都是外链,CSDN官方提醒这种分享方式也不太合适。

    所以大家,需要的话,可以在公众号后台回复【算法学习路线】获取下载地址。

    PS:有能力支持正版的,资料觉得不错,可以去购买支持一波正版。

    四、絮叨

    这篇文章整理的也是我的学习路线。

    要说需要学多久,那就看个人的学习动力了。

    如果你想去一家不错的公司,但是目前硬实力不过关,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低决定你能走多远,平台的高低,决定你能飞多高。

    如果可以通过自己的努力,进入自己心仪的公司,一定不要松懈怠慢,职场成长和学习新技术一样,不进则退。

    你往往会发现,身边实力越强的人越努力,最高级的自律就是享受孤独

    创作不易本期硬核,各位的三连就是 Jack Cui 创作的最大动力,我们下次见!

    文章持续更新,可以微信公众号搜索【JackCui-AI】第一时间阅读,本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。

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    判断题 (1分) 工程师的职业伦理标准中,要求当工程师发现任何形式的危害安全行为或 不法行为时,要敢于采取应有的行动。(对) 17.多选题 (2分) 以下哪些工程没有遵循自然规律,成为生态上失败的工程。(BC) A // 三峡水利...
  • PIE工程师是做什么的

    千次阅读 2021-09-06 15:23:10
    PIE工程师是做什么的 想必很多人都很好奇,PIE工程师到底是做什么的,需要掌握一些什么技能,日常工作的职责是什么,今天就让我们带着这些问题,具体了解一下PIE工程师,下面我们就来具体看看吧。 1、PIE工程师简介 ...
  • 数据库系统工程师

    万次阅读 多人点赞 2020-11-21 21:17:32
    自己也是在大一下的时候,突然就“发了疯”似的喜欢上了数据库,所以就去考了计算机三级数据库技术、数据库系统工程师、计算机四级数据库工程师,下面是自己总结的一些“数据库系统工程师”考点,小伙伴们可以参考...
  • 去年年底认识了个哥们,姑且叫他小甲吧,35岁,之前是那种特别资深的手机硬件工程师。先后在索爱、诺基亚和黑莓工作。 我认识他的时候,他已经从黑莓出来了一年半,裁员。 黑莓自己发展不好是一方面,行业格局发生了...

空空如也

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