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弱电电工 需要懂PLC工作原理，需要接线

工作职责 一、核心岗位职责 1、负责离散型制造业高级计划与排程（APS）系统核心模块的架构设计、编码实现与性能调优，构建支持多品种、小批量、多工序、动态插单场景的智能排程能力，打通APS与MES/ERP/WMS系统的数据通道，实现生产计划的智能化、精准化调度，缓解产能波动、交付延迟、频繁插单等行业难题，助力企业由“经验排产”向“数据驱动排程”转型； 2、基于C#/.NET/java/C++技术体系（掌握其中一种），承担APS系统关键功能开发任务，涵盖订单智能排产、产能负荷模拟、工艺路径规划、设备/人员资源分配、物料齐套判定、插单改单实时响应等模块，贴合离散制造复杂生产特性； 3、深度理解离散制造业务流程，协同业务顾问及客户生产管理团队，梳理排程需求要点，输出可执行的技术方案、数据库结构设计和系统接口规范，确保技术落地匹配实际产线运作模式； 4、主导APS系统与MES/ERP/WMS等智能制造平台间的接口开发与集成对接，贯通计划层-执行层-仓储层的数据流，实现生产指令与现场反馈的实时联动与闭环控制； 5、持续打磨排程核心算法效率，提升排程结果准确性、计算响应速度及系统鲁棒性，应对设备异常、物料短缺、紧急插单等动态变化场景； 6、定位并修复APS系统在生产运行中的各类技术问题，如排程逻辑偏差、数据同步失败、系统性能下降等，协同实施团队完成系统部署、调试验证及客户操作培训； 任职资格 二、硬性任职要求 1、行业经验：具备3年以上C#/.NET/java/C++（至少精通其一）开发经验，且有1年以上聚焦于离散制造领域APS/MES/WMS系统开发经历，熟悉机械加工、汽车零部件、电子组装等行业生产节拍与典型痛点； 2、项目能力：完整参与过至少一个APS/MES类系统从需求调研到上线交付的全流程项目，能独立承担核心功能模块开发，具备工业系统模块从无到有的搭建能力； 3、系统集成：拥有RESTful API、WebService或消息中间件（如RabbitMQ/Kafka）接口开发实践，能够实现跨系统间的数据对接与实时通信，理解异构系统中数据一致性的处理机制； 三、软性能力要求 1、具备出色的逻辑分析能力，能将复杂的排程规则转化为清晰的技术实现路径； 2、具备良好的沟通协调能力，可与业务顾问、客户生产管理人员顺畅交流需求，用非技术语言解释技术限制，同时准确捕捉一线作业的实际挑战； 3、具有团队合作意识，能与测试、实施、产品等多方协作推进项目交付，主动分享知识，参与关键技术攻关； 4、具备自我驱动学习能力，关注工业软件、智能调度算法、制造数字化演进方向，不断提升专业深度与广度； 四、重点加分项 1、曾主导或深度参与自研APS排程引擎开发，或对排程算法底层进行过优化改造，掌握离散制造排程建模的核心方法论；

该位置需雇佣一名经验丰富的安徽合肥大姐作为样板房工作一小时工，工作时长为下午一点至两点，需使用加长杆，工资为45元每小时。

运营商的活，主要从事抢修，迁改工程项目，需要会融纤，熟练工优先

【岗位职责】 1. 智能体设计与开发：承担基于大语言模型的AI Agent研发任务，运用Python实现高效自动化脚本与核心业务逻辑，打造具备环境感知、任务规划及工具调用能力的智能化应用系统。 2. 大模型接口集成：完成主流大模型API（如OpenAI、Qwen、Deepseek接口等）的对接工作，开展Prompt工程优化，合理管理上下文长度，保障模型输出结果的准确性和运行稳定性。 3. 工具与插件开发：为智能体设计并封装多种Function Call（函数调用）接口，支撑智能体与外部平台或系统的数据交互与功能协同。 4. 智能体场景落地：结合ICT领域或垂直行业（政务、企业等）中AIGC技术的实际应用需求，参与关键技术问题攻关，推进智能体技术在具体业务场景中的实施与部署，提升运维与交付效率。 【岗位要求】 基础要求： 1. 学历背景：计算机、通信工程、软件工程或相关专业本科及以上学历。 2. 编程能力：熟练掌握 Python / JAVA 语言，具备扎实的编程基础，可独立完成自动化脚本、数据处理程序及API服务接口的开发。 3. 大模型应用经验： 了解主流大语言模型基本原理，具有实际调用大模型API（RESTful API）进行开发的相关经历。 掌握RAG（检索增强生成）与Function Calling（工具调用）的核心机制。 开发框架：熟悉至少一种Agent开发框架或工具库（如LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel等）。 4. 工程素养：熟悉Linux开发环境，能熟练使用Git进行代码版本管理，具备良好的编码规范意识和文档撰写能力。

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负责音频（编曲、人声）与视频（背景画面）特征的对齐与融合处理。 构建模型结构，使AI能够识别“视频画面情感”与“音乐情感”之间的对应关系。 跟踪多模态大模型领域的最新技术进展，并推动其在实际产品中的落地应用。