1. 嵌入式系统与音视频工程

嵌入式Linux开发

精通嵌入式Linux环境下的应用开发、交叉编译、GDB调试与系统裁剪。 具备丰富的底层驱动调试经验，熟悉UART、I2C、SPI等常用外设的通信协议与控制，能够实现软硬件的紧密协同。

音视频处理与流媒体

熟练使用 FFmpeg 、MPP（RK3588平台）框架，具备扎实的视频编解码 （如H.264/H.265）、容器封装、滤镜处理及 RTMP/RTSP推流 开发经验lllllll。 在海思Hi3559等芯片平台上，拥有从视频采集、ISP图像处理、硬件编码到网络传输的完整解决方案经验。 能够独立部署、配置与二次开发srs、mediamtx 等主流流媒体服务器，构建高可用的UDP/TCP流媒体服务，满足安防、直播、远程控制等场景需求。

2. 人工智能与边缘计算

模型研发与优化

熟练使用TensorFlow完成模型的训练、评估与调试。 能利用RKNN工具链对模型进行量化、剪枝，实现在RK3588等资源受限设备上的高性能部署。 边缘端部署与加速 拥有在多种主流嵌入式平台（如RK3588、树莓派）上将AI模型成功部署的实战经验。 深刻理解边缘计算的特点，能够实现模型在NPU、GPU等硬件加速器上的高效推理，确保算法在真实场景下的低延迟与高稳定性。

3. 机器人框架与自动化系统

机器人应用开发

熟悉下一代机器人操作系统 ROS 2，对其分布式通信机制（包括话题、服务、动作 和参数）有深刻理解和实际运用经验。 能够基于ROS 2框架开发模块化的机器人应用，实现感知、决策、控制等模块的高效通信与协同工作，为智能机器人产品的开发奠定基础。

4. 网络工程与自动化脚本

坚实的网络基础

持有华为认证网络工程师（HCIP）证书，具备坚实的网络工程知识。对TCP/IP协议栈、网络通信原理及系统级架构有深刻理解， 这确保了我在开发分布式系统、流媒体传输和物联网应用时，具备解决复杂网络问题的能力。

高效的自动化能力

熟练掌握 Python 语言，不仅用于AI模型训练，还广泛应用于自动化脚本编写 和测试。熟练使用 pytest + selenium + allure 框架构建自动化测试平台，提升开发效率与软件质量