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湖北天门招种植工/杂工 湖北天门市 拖市镇、渔新镇、多宝镇三个地方。 2026年2月8号一3月28号 砍大毛菜、装网包，然后地里装拖拉机，到冷库里后，从拖拉机上卸车，就地码6个高不倒，就可以。 砍50元十上拖拉机30元十拖拉机卸车25元十带工费20元=125元/一吨。 出单就结帐。 民族不限制。 请专业班组。 一天22个挂车。 需要：砍工装拖拉机工人。砍工33个人，卸拖拉机工人24个人，33+24=57人。 管住、不管吃，中午地里管吃一顿饭。 ️

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岗位职责： 1 负责独立承担人工智能系统POC项目及交付类项目的全流程推进与管理工作； 2 独立负责政务、客服、大型央等领域的中大型项目（300W以上）的落地执行； 3 主导项目从售前支持到最终验收的全周期管理，统筹客户需求、合作方协作、风险控制、成本管控与交付质量； 4 明确项目工作范围并构建任务分解结构，制定实施计划，监督进度执行，确保按时高质量交付； 5 组织协调项目所需资源，推动项目团队及相关方高效协同，建立顺畅的内外部沟通机制； 6 按照交付标准定期跟踪项目进展，开展阶段性分析与总结汇报； 7 可独立完成公司产品的现场部署、安装调试及功能演示等工作； 8 负责编制和归档项目各阶段文档资料，保障项目顺利通过验收。 岗位要求： 1 本科及以上学历，具备8年以上工作经验，具有软件产品或系统集成类项目管理背景，持有PMP证书者优先； 2 熟悉算法评估指标与系统架构设计，能联动产品与研发团队明确交付目标，并基于实际场景优化实施路径； 3 具备出色的归纳总结能力，能快速从零开始的试点项目中提炼可复用的标准化交付方法； 4 有300万元以上AI类项目成功交付经历或团队管理经验者优先考虑； 5 具备算法能力、算法平台或语音语义大模型相关项目的实施与交付经验者优先； 6 掌握AI核心技术概念与基本原理，有AI算法或AI类产品项目实践经验者优先； 7 熟悉AI大模型知识库、RAG技术、AI标训推一体化平台、智能体架构，或有相关项目落地经验者优先； 8 具备后端服务开发背景（如智能客服、智能语音导航、坐席辅助、语音质检、语音机器人等），熟悉大模型标注训练推理流程，了解云原生架构，具备部署实施经验者优先； 9 具备良好的沟通协作与执行推动力，能够有效管理项目团队并维护客户关系； 10 具备较强的跨部门协同能力、抗压能力及多任务并行处理能力； 11 具备严谨的逻辑思维，能准确识别项目关键问题，深入分析并提出有效解决方案。

【全日制本科学历及以上，学历信息需在教育部学信网可查询。公司对学历及工作经历进行严格审核，简历与实际情况不符者请勿投递。】 Java运维工程师 【专业技能要求】 1. 掌握Java编程语言，具备Java开发基础者优先，有金融或保险类系统开发与运维经验者优先； 2. 熟悉WebLogic等中间件产品，能熟练运用Linux命令及SQL语句者优先； 3. 具备JVM问题诊断与性能优化的基本能力，了解主流Web服务器如WebLogic、Tomcat等，具备快速排查故障的能力； 【任职要求】 1. 本科毕业，学历可在学信网验证 2. 具备良好的沟通表达与协调能力，具有团队协作精神； 3. 思维敏捷，富有创新意识，能够持续为团队引入新知识； 4. 学习能力突出，具备较强的独立分析和解决技术问题的能力；

【全日制本科及以上学历，学历信息需在教育部学信网可查询。公司对学历及工作经历进行严格审核，简历内容与实际情况不符者请勿投递。】 【岗位职责】： 1. 依据需求分析文档开展数据库设计与程序开发工作； 2. 制定开发方案，并具备分析和解决软件开发过程中各类技术问题的能力； 3. 承担相关技术文档的编写与整理任务； 4. 公司另有应用运维岗位空缺，具体可进一步沟通； 【技能要求】： 1) 具备1年以上JAVA/J2EE开发经验者优先考虑； 2) 熟悉Java语言及J2EE架构体系，熟练掌握Html、JavaScript等前端开发技术； 3) 具备系统性能优化与调优能力，能够快速定位并解决复杂技术问题； 4) 熟练使用Spring、SpringMVC等主流开源框架； 5) 熟悉Linux操作系统环境，熟练操作SQLServer、Oracle等数据库系统； 6) 熟悉WebLogic、Tomcat等应用服务器的配置与部署； 7) 有寿险类系统开发背景者优先，具备SpringBoot及容器化技术实践经验者优先； 8) 热爱技术，乐于钻研，具备快速学习与掌握新技术的能力，自主学习意识强，沟通表达良好，能适应高强度工作节奏，抗压能力强。

1、掌握大模型的基本原理，具备大模型部署及API接口开发经验，熟练运用Langchain、Dify等主流大模型应用开发框架；具有多个Al Agent应用、基于检索增强生成（RAG）的知识库问答系统等相关产品的设计、研发、部署与上线实践经验。 2、了解大模型预训练与微调的完整流程及性能优化策略；熟悉主流大规模预训练模型架构；掌握轻量化高效微调技术如LORA、QLORA、AdaLoRA等方法。 3、了解大模型对齐技术，包括对齐策略迭代、奖励模型调优、训练数据构建与优化等手段，提升模型在安全性、可信度、语言风格等方面的表现能力。 4、熟悉大语言模型的多种网络结构，了解Attention注意力机制等核心深度学习算法的改进思路与实现方式。 5、掌握常用向量数据库技术，如Milvus、Faiss、Pinecone、Chroma、LanceDB，以及图数据库和ElasticSearch等存储检索工具。 6、熟悉Linux及国产操作系统环境，熟练使用Docker等容器化工具进行服务部署与管理。 7、熟练掌握PyTorch框架及Python编程语言，具备基础的自然语言处理（NLP）开发能力。 8、具备运维系统（如ITIL、监控平台、自动化运维、CMDB等）相关开发经验。 9、了解运维典型场景的系统建设，包括配置管理、变更管理、容器调度与切换等流程实现。 10、在大模型领域有高水平论文发表（如ACL、EMNLP、AAAI等）或开源项目贡献者优先考虑。

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