展讯通信作为国内领先的无线通信芯片设计企业,其物理层DSP(数字信号处理器)岗位招聘在行业内备受关注,物理层DSP是无线通信系统的核心技术研发岗位,主要负责基带信号处理算法的设计、优化与实现,直接关系到通信芯片的性能、功耗及兼容性,展讯对该岗位的招聘要求通常涵盖扎实的理论基础、丰富的工程实践经验以及对通信标准的深刻理解,旨在吸引能够推动技术创新解决实际工程问题的专业人才。

从岗位职责来看,展讯物理层DSP工程师的主要工作内容包括参与4G/5G等无线通信物理层协议的设计与开发,负责信道编码、调制解调、MIMO检测、信道估计等关键算法的优化;基于DSP处理器架构进行算法的定点化实现与性能优化,包括指令集优化、内存访问优化、多核并行化等,以满足实时性要求;与系统架构师、硬件设计团队紧密协作,完成算法到芯片的落地验证,解决芯片量产中的信号处理相关问题;跟踪国内外通信标准演进(如5G-Advanced、6G)及DSP技术发展,开展前瞻性算法研究与原型验证,还需要编写详细的设计文档、测试报告,并参与代码审查与团队技术分享,确保研发流程的规范性与知识沉淀。
在任职要求方面,通常需要应聘者具备通信、电子、计算机等相关专业的硕士及以上学历,特别优秀的本科生也可考虑;熟悉数字信号处理基本理论,掌握FIR/IIR滤波器、FFT、自适应滤波等核心算法,并有扎实的数学功底;深入理解4G LTE、5G NR等物理层标准,对信道编码(如LDPC、Polar码)、调制解调(QPSK、16QAM、64QAM等)、MIMO技术、信道估计与均衡等关键技术有深入研究;具备丰富的DSP编程经验,熟悉TI/CEVA等主流DSP架构的指令集、开发工具链(如Code Composer Studio、DSPstone),有实际算法移植与优化案例者优先;掌握C/C++编程语言,熟悉嵌入式系统开发流程,了解ARM RISC-V等处理器架构者优先;具备良好的问题分析与解决能力,能够独立承担算法设计与优化任务,有团队协作精神,较强的沟通能力和英文文献阅读能力。
展讯为物理层DSP岗位提供了具有竞争力的薪酬福利和职业发展平台,薪酬方面,根据候选人的学历、经验及技术能力,提供行业内有竞争力的薪资包,包括基本工资、绩效奖金、项目奖金及年终奖金;福利方面,五险一金全额缴纳补充商业保险、年度体检、带薪年假、节日福利、员工食堂与班车服务等;职业发展上,公司建立了完善的培训体系,包括新人入职培训、技术技能提升培训、管理能力培训等,提供清晰的晋升通道,技术序列可从初级工程师晋升至高级工程师、主任工程师、首席工程师,管理序列可向项目经理、技术总监方向发展;展讯作为国内芯片设计龙头企业,员工有机会参与国际前沿通信标准的制定与核心芯片的研发,接触顶尖的技术团队与项目,积累宝贵的行业经验。
对于有意向的应聘者,准备过程中需重点强化几个方面:一是深入理解通信物理层标准,建议系统学习3GPP协议中与物理层相关的章节,重点关注信道编码、调制解调、MIMO等关键技术;二是提升DSP编程与优化能力,通过实际项目或仿真练习,掌握算法定点化实现、流水线优化、多核并行等技能,熟悉常用DSP开发工具;三是积累项目经验,若有参与过通信算法设计、DSP优化相关项目(如课程设计、竞赛、科研项目或实习经历),需在简历中详细描述个人职责与成果;四是关注展讯最新技术动态,了解公司在5G芯片、AI加速等领域的研发方向,提前准备相关技术问题的解答。

以下为展讯物理层DSP岗位常见技能要求概览:
| 技能类别 | 具体要求 |
|---|---|
| 通信理论基础 | 数字信号处理、通信原理、信息论编码、无线通信标准(4G/5G) |
| 算法设计能力 | 信道编码/译码、调制解调、MIMO检测、信道估计、同步算法 |
| DSP开发能力 | DSP架构(TI/CEVA)、指令集优化、内存访问优化、多核并行开发、Code Composer Studio |
| 编程语言 | 精通C/C++,熟悉MATLAB算法仿真,了解汇编语言 |
| 工具与流程 | 版本控制(Git)、仿真工具(MATLAB/C++)、嵌入式开发流程、文档编写能力 |
| 软技能 | 问题解决能力、团队协作、沟通表达、项目管理、英文技术文档阅读能力 |
相关问答FAQs:
Q1:物理层DSP岗位与基带算法岗位的区别是什么?
A:两者在通信基带领域紧密相关,但侧重点有所不同,物理层DSP岗位更聚焦于信号处理算法在DSP硬件平台上的实现与优化,强调对处理器架构、指令集、内存系统等的理解,需解决算法实时性、功耗、资源占用等工程问题;而基带算法岗位更偏向于算法的理论研究与设计,包括新算法的提出、性能分析与仿真验证,较少涉及具体的硬件实现细节,基带算法岗位回答“用什么算法能实现目标性能”,物理层DSP岗位回答“如何让这个算法在DSP上高效运行”。
Q2:非DSP专业背景的应聘者,如何弥补经验差距?
A:对于非DSP专业但有通信或信号处理基础的应聘者,可通过以下方式弥补:一是系统学习DSP基础理论,包括DSP架构、数字滤波器设计、FFT算法等,推荐阅读《数字信号处理——原理、算法与实现》等教材;二是实践练习,使用TI的DSP开发板或CEVA的模拟器完成小型项目(如FIR滤波器实现、FFT优化),积累代码调试与优化经验;三是参与开源项目或在线课程(如Coursera上的DSP专项课程),通过实际编码提升技能;四是突出通信标准理解与算法设计能力,在简历中强调对物理层协议的掌握,展现快速学习与工程落地的潜力。
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