岗位职责： 1. 提供专业修锁、开锁、换锁服务，快速响应客户需求 2. 对各类门锁（防盗门锁、智能锁、汽车锁等）进行检测、维修与更换 3.严格遵守操作规范，确保服务过程安全、高效、无损 4.做好工具设备日常维护与管理，保障作业质量 5. 配合完成客户信息登记及服务记录归档工作 任职要求： 1. 学徒者优先 2. 熟悉常见锁具结构及开锁原理，能独立处理突发情况 3. 诚实守信，具备良好服务意识和沟通能力 4.身体健康，能适应上门服务及灵活工作时间 5.无违法犯罪记录，持有效身份证件

岗位职责： 1.提供上门修锁、开锁、换锁及锁具安装服务，确保操作规范、安全高效 2.根据客户需求推荐适配锁具，提供防盗咨询与安防建议 3.排查锁具故障原因，快速判断并解决机械/电子类锁具问题 4.做好服务记录与客户信息登记，维护良好服务口碑 5. 遵守行业规范及客户隐私要求，杜绝非法开锁行为 任职要求： 1. 具备修锁/开锁/换锁相关实操经验，技术熟练者优先 2. 熟悉各类民用锁具（如弹子锁、叶片锁、智能锁）结构与原理 3.持有合法从业资质或经专业培训认证者更佳 4. 诚信守法，无不良从业记录，具备基础沟通与服务意识 5. 身体健康，能适应上门服务及灵活工作时间

北京市海淀区招修锁/开锁/换锁、家电安装、其他安装维修，卫浴安装，灯具安装，浴霸，晾衣架安装

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四樘门门扇侧面锁片下沉。门框护锁片下沉。 一樘门开锁体孔。

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1、依据公司产品规划与业务发展需要，承担机器视觉算法的开发工作，开展性能调优等相关任务； 2、主导核心技术难题的突破，能结合具体任务完成关键技术路径的设计、实现及验证工作； 3、在现有技术方案基础上，独立完成优化策略的定制化设计、实施与验证，确保达到业内领先水准； 4、具备对复杂综合性技术方案进行分解的能力，指导团队成员完成各子项的技术调研、方案制定与实现，并组织协同测试，保障方案准确落地与成果转化； 5、针对软件研发过程中出现的问题进行深入分析与归纳，持续推动团队技术水平提升； 6、按期保质交付开发任务，积累并完善相关技术文档与设计资产。 任职资格： 1、硕士（211/985）及以上学历，图像处理、计算机、数学、光学等相关专业优先考虑； 2、掌握图像处理常用算法原理及其实现方法，涵盖图像预处理与高级处理算法； 3、具备不少于3年机器视觉算法或图像处理方向的研发实践经验； 4、熟练使用C/C++编程语言，具备良好的代码规范；熟悉OpenCV、Halcon等图像处理算法库； 5、精通算法性能调优技术，如内存管理优化、指令集加速、并行计算等常见优化方式； 6、具备良好的协作意识与沟通能力，逻辑思维清晰，学习能力强，富有创新精神，能够积极应对技术挑战。

意法招工：小弟一名要求：勤劳能干机灵一些有经验优先会用商路花电话:

职位描述： 设计并实现面向智能体长短期记忆的 RAG 架构，支持上下文信息的结构化建模、语义压缩、摘要提取与内容组织； 优化多层级检索机制，结合关键词驱动的倒排索引与语义向量检索技术，提升复杂交互场景下的记忆召回覆盖度与准确率； 研究 Agent 记忆系统中的索引构建与动态更新方法，实现对文本、图像、操作日志等多模态数据的一体化表示与向量化管理； 提升检索输出的相关性与可用性，设计面向多样化任务目标的排序模型及多维度融合策略（如时效性、可信度、上下文连贯性）； 建立生成模型与记忆模块的协同框架，增强模型在响应生成中对外部记忆的感知与调用能力，重点推进基于检索的上下文筛选、关键信息注入及记忆增强生成方案的工程落地； 持续跟进语义检索、Agent Memory 结构、长上下文建模等方向的技术进展，优化系统在长期交互与复杂行为模拟中的稳定性与泛化性能。 任职要求： 计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业本科及以上学历，硕士或博士优先；具备扎实的信息检索、语义理解与深度学习理论基础； 熟悉 RAG 技术架构，掌握主流检索工具与系统（如 Chroma、Qdrant、Faiss、Milvus、Weaviate），有混合检索架构设计经验； 精通向量表示学习与优化方法，具备 embedding 的训练、压缩、聚类及在线更新的实际项目经验； 具有多轮对话建模、上下文压缩、摘要生成、动态内容选取等方向的工程实践或研究背景； 理解生成模型与检索模块的协作机制，有 memory-enhanced LLM、retrieval planning、context injection 等相关经验者优先； 具备较强的系统设计、性能调优与跨团队协作能力，能推动复杂功能模块在大规模系统中的集成与部署； 在 NeurIPS、ACL、SIGIR、ICLR 等顶级会议发表过相关研究成果者优先

工作地点：北京 实习时间：能够保证至少连续实习3个月，每周出勤不少于5天。 我们是微信搜索技术团队，致力于打造业界领先的智能搜索体验。我们正在探索将前沿的大语言模型（LLM）技术深度融合到搜索的各个环节，从内容理解、生成到精准检索，不断突破信息获取的边界。如果你对搜索、自然语言处理、大模型技术充满热情，渴望在实战中快速成长，欢迎加入我们！ 岗位职责： 1.参与搜索内容生成：探索和实践利用LLMs（包括但不限于GPT系列、BERT等）进行高质量、多样化搜索相关内容的生成与优化。 2.优化内容检索与排序：协助研发和改进基于LLM的语义理解、向量检索（Embedding）、混合检索等技术，提升搜索结果的相关性、准确性和召回率。 3.LLM应用探索与迭代：参与将大模型应用于搜索场景（如：Query意图理解、智能问答、结果摘要、对话式搜索等）的原型设计、实验评估和效果迭代。 4.垂类模型微调：参与针对特定搜索领域或任务的语言模型Fine-tuning工作，提升模型在垂类场景下的表现。 5.RAG技术增强：协助进行Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)系统的研发和优化，结合检索与生成，提高搜索答案的实时性、准确性和可靠性。 6.前沿技术追踪：关注LLM、NLP及搜索领域的最新技术进展，并进行相关的技术预研和分享。 岗位要求： 1.学历背景：计算机科学、人工智能、软件工程、电子信息、数学等相关专业在读本科、硕士或博士生。 2.编程能力：熟练掌握Python编程语言，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。 3.基础知识：具备扎实的计算机基础知识，熟悉常见的数据结构与算法；对机器学习、自然语言处理（NLP）有较好的理论基础。 4.LLM基础：对Transformer、BERT、GPT等主流大语言模型有基本了解，理解其原理和应用方式。 6.学习能力：具备快速学习新知识、新技术的能力，对解决挑战性问题充满热情。 7.沟通协作：良好的沟通能力和团队协作精神，能够清晰地表达自己的想法并与他人有效合作。 加分项： 1.在顶级会议（如KDD,SIGIR,WWW,ACL,EMNLP,NeurIPS,ICML等）发表过论文者优先。 2.在国际/国内知名AI竞赛（如Kaggle、天池、KDDCup、NeurIPSCompetitions等）中取得优异成绩者优先。 3.有搜索、推荐、自然语言处理、知识图谱等相关项目经验或实习经历者优先。 4.有模型Fine-tuning、PromptEngineering、RAG系统实践经验者优先。 你将获得： -深入接触前沿LLM技术在搜索领域落地应用的机会。 -与资深算法工程师共同攻克技术难题，快速提升技术实力。 -参与实际项目，你的代码和想法将可能影响千万级用户。 -有竞争力的实习薪酬和福利。 -潜在的转正机会。

岗位职责 1、配合AIGC工程师推进视频生成项目的剧本环节，聚焦于剧本内容的生成工作，确保产出内容结构完整、情节生动且具备创新性，每个角色具备清晰的性格设定与背景故事。 2、掌握主流大模型的微调技术与训练方式，包括Prompt Tuning、Adapter Tuning、LoRA等，能依据项目目标灵活制定并实施模型训练方案。 3、了解各类大模型在推理精度与运行速度方面的差异，结合项目实际需求合理选型，并进行针对性优化，实现生成质量与系统性能的最佳匹配。 4、对大模型结构进行分析与改造，围绕剧本生成任务特性，优化关键网络模块，提升模型对多样化创作场景和风格的适配能力。 5、关注自然语言处理领域的前沿进展，及时引入先进方法至剧本生成流程，持续改进模型输出效果与运算效率。 任职要求 1、计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业背景，硕士及以上学位。 2、具备坚实的NLP理论基础，熟悉语言建模、文本生成、语义理解等核心技术原理。 3、熟练使用至少一种主流深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，具备较强编码能力，可高效完成模型训练与优化任务。 4、熟悉主流大模型架构及其训练机制，如Transformer、Bert、GPT系列模型，具有实际的模型微调与性能调优经验。 5、拥有良好的数据洞察力与问题排查能力，能够通过生成结果分析定位问题，并提出可行的改进策略。 6、具备团队协作意识，能与AIGC工程师高效协同，共同推动项目顺利执行。 优先条件 1、有剧本撰写、故事生成、对话系统等相关方向的项目实践经历。 2、曾在自然语言处理相关领域的国际知名会议或期刊发表研究成果。 3、参与过大规模NLP系统的开发与落地应用，具备完整的项目实施经验。