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【薪资待遇】 五险一金、年底分红、保底双薪、可达12+3个月薪、项目奖金、绩效奖励、带薪休假、节日福利、餐费补贴，表现优异者有机会获得公司股份。 职责：负责智能硬件产品的嵌入式软件研发； 技能要求： 1）电子类相关专业，掌握C语言编程； 2）了解单片机原理，具备一定的硬件电路知识； 3）有电子类产品开发经历，能够独立完成嵌入式系统的分析、设计、编码及调试工作； 4）工作认真细致，踏实肯干，具备良好的团队协作意识。 【公司简介】 公司专注于智能家电、智能家居、智能闹钟、智能玩具、智慧教育、智能运动健康设备等多元智能硬件的研发与销售。 拥有完善的智能电子产品、APP应用及云端服务器系统开发能力，具备丰富的项目实践经验；可根据客户实际需求提供最优系统解决方案，并配套专业技术咨询与售后支持服务。 具备完整的供应链与生产体系，可为客户提供涵盖智能硬件、智能玩具、智能教具、数码产品等领域的设计、开发、制造与销售一体化服务。 创始团队深耕3C行业二十余年，曾于多家知名企业担任技术管理要职，具备成功创业背景与丰富成果。重视人才培养，愿长期陪伴新人成长，致力于打造高效卓越的团队。 公司热忱欢迎有能力、有抱负、有缘分的人才加入，携手共进，共享发展成果。

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本科及本科以上学历，雷达工程、通信信号、电子信息等相关专业，具备机器学习/深度学习在雷达领域的研究背景或项目经验。 核心技能要求 1.精通基于深度学习的稀疏阵列信号处理技术，研究神经网络驱动的MIMO雷达超分辨成像（如CNN/Transformer架构的方位角估计）、稀疏布阵优化方案，通过端到端模型提升角度分辨率，为雷达点云生成与三维成像提供技术支撑；具备深度学习聚类（GraphNeuralNetwork/Transformer-based聚类）与跟踪算法经验，结合RBF神经网络补偿的UKF滤波技术，强化角雷达全平台目标关联与轨迹稳定性，提升复杂环境下探测鲁棒性。 2.精通深度神经网络（CNN/Transformer/LSTM/SNN）及机器学习算法体系，具备毫米波雷达原始数据预处理（噪声抑制、特征工程）、端到端模型搭建、迁移学习与训练优化能力，可根据项目需求设计轻量化AI方案。 工作职责 1.跟踪毫米波雷达与机器学习交叉领域国际前沿算法（如深度学习超分辨DOA估计、神经辐射场雷达成像），结合实际场景选型并开发AI算法原型； 2.负责验证通过的AI算法原型轻量化处理（量化、剪枝、知识蒸馏），基于TensorRT/ONNX完成嵌入式平台部署，或配合嵌入式工程师实现模型移植与实时性优化； 3.主导室内毫米波雷达AI算法研发与落地，包括Transformer/LSTM轨迹跟踪模型、CNN+注意力机制跌倒监测系统、端到端生命体征提取算法（呼吸/心率误差控制）等核心模块； 4.熟悉雷达数据处理的AI算法栈：精通深度学习聚类与分割模型（替代传统DBSCAN/KNN），掌握神经网络与EKF/UKF/粒子滤波的融合方案，熟练使用PyTorch/TensorFlow框架进行模型开发； 5.熟练掌握C/C++程序开发、Python数据分析技能，具备雷达AI模型部署工具（TensorRT/ONNX）使用经验。 任职资格 1.熟练运用MATLAB/Python进行雷达数据仿真，具备基于神经网络的信号建模与端到端仿真能力（如体征信号混叠分离、点云特征提取）； 2.具雷达机器学习应用经验者优先； 3.能结合神经网络优化信号采集与特征提取策略。

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岗位职责： 1、草坪机械设备维保：依据作业需求及维保计划，开展刀具研磨等机械维保作业，同时跟进场地作业效果，确保草坪机械设备正常运转，符合场地作业需求； 2、球车维保：球车使用需求及维保计划，开展球车充电管理、刹车保养、方向系统等维保作业，及时处理球车故障，满足球会运营需求； 3、设备管理：日常设备管理需求，加强对设备的出入库管理及盘点与检查，确保设备正常有序的使用； 4、档案管理：数据化建设需求，建立健全机械维修、维护和保养等的分类档案，根据各机械的使用周期、频率制定维护保养计划并实施，确保维保工作有数据支撑、有资料可查； 5、安全管理：落实安全生产的方针下，参加安全培训，确保安全操作，积极配合安全检查，针对问题及时制定改进计划，按时间节点完成整改，避免安全事故的发生； 6、在上级领导的指导下，管理、保养和维修球场维护所需的所有机械设备，参与球车的管理、保养和维修，完成上级领导交办的临时工作。 任职要求： 1、5年以上球场设备管理和修理经验； 2、具备操作技能，业务水平过硬；

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