
北京海淀区地下室主楼车库需要大量拆模的工人连拆带倒清拔钉子8.5块钱一平,找工人
拆模
地下室主楼车库需要大量拆模的工人连拆带倒清拔钉子8.5块钱一平,找工人
北京用两三个木工370一天干活十个半小时第一个月生活费两千第二个月开始打卡。
370元/天
建筑木工3-5人日结
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北京明天用十个木工。海虹,小铁门儿,上车。带着身份证,别超过50。有趣的电话联系。
建筑木工1-4天6-10人
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北京大兴汽车座椅管吃住+300一天
7000-8000元/月
汽车厂包吃包住11-20人月结
北京大兴汽车座椅管吃住,275-300一天
年龄20-38
岗位生产汽车座椅组装工,活儿轻松不累,工作环境好,事儿少
计算机视觉算法工程师
1.5-1.7万元/月
算法工程师3-5年本科人脸识别产品PythonPyTorch
工作职责
1、跟踪、研究计算机视觉领域的前沿算法,完成技术调研与复现,并将其落地应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、OCR 等实际任务;
2、针对业务场景中的实际挑战(如小目标检测、遮挡、光照变化、数据分布不均衡等),设计并实现具备高精度与强鲁棒性的算法解决方案;
3、主导算法方案的架构设计,根据业务需求构建合理且高效的模型结构;
4、负责模型训练、超参数调优与性能优化,熟练应用数据增强、知识蒸馏、损失函数改进等策略提升模型效果;
5、完成模型部署工作,封装为 API 服务,并将算法服务打包成 Docker 镜像;
6、推进模型轻量化,采用剪枝、量化(INT8/FP16)、知识蒸馏及 TensorRT 推理加速等手段,在保持精度的同时显著提升推理效率,满足端侧或云侧实时性需求;
7、与工程团队密切配合,将训练成果集成至 SDK 或部署至边缘计算设备;
8、搭建完整的算法训练与优化 pipeline,持续监控线上模型运行指标(如准确率、召回率、响应时间、GPU 占用率),推动算法迭代升级;
9、制定数据采集策略,协同标注团队构建高质量数据集,并完成标注结果的审核与校验。
任职资格
1、本科及以上学历,计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习或相关专业背景;
2、具备3年以上计算机视觉方向的算法研发经验;
3、熟练掌握 Python,熟悉 Linux 开发环境,具备良好的编码规范,能熟练使用 Git、Docker 等开发工具;
4、精通至少一种主流深度学习框架:PyTorch(优先)、TensorFlow 或 PaddlePaddle;
5、深入理解图像分类、目标检测、语义分割等核心任务的主流算法原理,包括但不限于:
1)检测:Faster R-CNN, YOLO 系列(YOLOv5/v7/v8/v9),DETR,SSD;
2)分割:U-Net,DeepLab 系列,Mask R-CNN;
3)主干网络:ResNet,MobileNet,ViT,Swin Transformer;
6、掌握卷积神经网络(CNN)基本原理,包括卷积、池化、BatchNorm、激活函数、反向传播等核心概念;
7、了解人脸检测、人脸关键点定位、活体识别、人脸识别(ArcFace, CosFace)等完整流程;
8、熟悉至少一种推理引擎:TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime、MNN、TNN 或 NCNN;
9、不仅限于在公开数据集上验证算法,更能针对业务中“脏乱差”数据设计有效处理方案,与标注团队协作明确标准,打造高质量训练数据;
10、责任心强,具备强烈的落地导向意识,能够以算法负责人身份推动问题解决;
11、能承受一定的工作压力。
AI 算法运维工程师
1-1.1万元/月
算法工程师3-5年本科
工作职责
1、负责将算法团队训练完成的模型(PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle)高效稳定地部署至云端(GPU/CPU)、边缘设备或终端侧,并封装为高性能推理服务(如 Triton Inference Server、TensorFlow Serving、BentoML);
2、对模型进行工程层面的性能调优,应用模型量化(INT8/FP16)、剪枝、TensorRT 加速、vLLM(针对大语言模型)等技术手段,降低推理延迟,提升服务吞吐能力;
3、设计并实现模型多版本控制、灰度发布流程、A/B 测试机制及流量分发策略,保障线上服务可平滑迭代升级;
4、搭建并维护模型推理服务的监控系统,配置网关转发规则,实时采集服务可用性、响应时间、GPU 使用率、请求吞吐量(QPS)等关键指标,并设置合理的告警阈值;
5、负责线上推理服务的容量规划与弹性扩缩容,依据业务流量动态调整 GPU/CPU 资源分配,通过资源碎片整理与动态调度,提高算力利用率,降低单位计算成本,兼顾性能与经济性;
6、构建并运维 MLOps 持续交付流水线,支持模型的自动化训练与快速上线部署;
7、建立模型上线前的自动化评估与准入体系,在部署前自动执行效果验证(如准确率、推理速度、内存占用),确保上线模型的质量达标;
8、维护算法团队所用的训练平台,管理 GPU 算力集群,解决分布式训练过程中的资源调度、数据读取、通信效率瓶颈等问题;
9、参与 AI 算力资源池化建设与配额管理体系优化,提升 GPU 利用效率,为算法研发团队提供稳定高效的开发运行环境。
任职资格
1、本科及以上学历,计算机相关专业背景;具备2年以上运维开发或后端开发经验,其中至少1年从事AI工程化或模型服务部署相关工作;
2、熟练掌握 Docker 与 Kubernetes,能够独立编写 Dockerfile 及 K8s YAML 配置文件,了解 Kubernetes 中的 GPU 资源调度机制;
3、熟悉至少一种主流推理服务框架,如 NVIDIA Triton Inference Server、TensorFlow Serving 或 TorchServe;
4、了解模型轻量化与加速技术,包括 TensorRT、ONNX、OpenVINO,具备实际的模型转换与优化实践经验;
5、熟悉 Prometheus 与 Grafana 监控组合,有自定义 Exporter 开发经历;了解 Jaeger 等链路追踪工具的使用;
6、熟悉 Jenkins、GitLab CI 或 GitHub Actions,具备CI/CD流水线的设计与维护经验;
7、具有 vLLM、FastChat 等大模型推理框架的部署与性能调优经验,掌握模型并行、流水线并行等分布式推理方案;
8、熟悉腾讯云或阿里云平台的 K8S 服务及其 GPU 实例管理操作;
9、了解腾讯云 TI-ONE 或阿里 PAI 等 MLOps 平台,并有实际运维经验;
10、具备全链路问题定位能力,能从应用层深入至内核层排查“推理延迟高、GPU 显存泄漏、K8s Pod OOM”等复杂故障;
11、责任心强,能快速响应并闭环处理线上问题;
12、能适应一定的工作压力。
北京顺义区招工地力工、工地小工/杂工、建筑木工、钢筋工
7000-8000元/月
小工钢筋工力工建筑木工长期保险包住3-5人个人
北京市顺义区招工地力工、工地小工/杂工、建筑木工、钢筋工
综合承包铝模日结
北京市丰台区招铝模,只拆装調平,不焊定位。不搭架子。3.6米层高,包工26+1元.保底每天13个小时500元.年前结清。可以选择年后继续干是3.1米层高的。可包平可点。联系电话微信.
北京房山区招建筑木工,干民房活,听指挥,包工,不晕高者。钱快。
400-500元/天
综合承包建筑木工长期3-5人月结技术好二把刀勿扰专业师傅自备工具
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