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招聘临时工。薪资福利包括社保、底薪、满勤和提成，具体福利待遇需面议。

招聘临时工，人数数名。薪资面议。短期上班者请勿联系。

招聘临时工，人数数名。薪资面议。短期上班者请勿联系。

招聘暑期工，人数为5名。薪资待遇面议。

岗位职责： 1. 按照公司产品或项目需求，负责机器视觉方向的开发工作，按时达成既定目标； 2. 协同系统分析人员开展软件架构及功能模块的需求收集与分析； 3. 参与软件体系结构及模块设计，配合完成相关技术方案制定； 4. 支持测试团队完成系统及模块的功能验证与测试工作； 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机类相关专业背景； 2. 精通C++/Python编程语言，具备C#语言开发基础； 3. 掌握TCP/IP、HTTP协议原理，熟悉Socket通信及多线程编程技术； 4. 具备图像处理理论基础，熟练运用Opencv、PCL等视觉算法库进行开发与应用；

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岗位职责： 1. 负责处理与分析点云数据（LiDAR/三维扫描等）及视觉图像（2D/3D），并开展相关算法研发 2. 参与计算机视觉类项目的架构设计、功能实现与性能调优 3. 研发高效可靠的点云配准、分割、目标识别与三维重建算法 4. 协同团队推进多传感器融合、SLAM、自动驾驶等方向的应用开发 5. 编写相关技术文档，支持算法向产品的转化落地 6. 完成上级交办的其他工作任务 任职要求： 1. 本科及以上学历，专业方向为计算机、电子工程、自动化、数学等相关领域 2. 具备3年以上点云处理或计算机视觉方向的实际项目经验 3. 精通 C++ 与 Python，具有扎实的算法与数据结构功底 4. 熟悉以下至少一类技术工具： 点云处理：PCL、Open3D、ROS PointCloud、VTK 计算机视觉：OpenCV、TensorFlow/PyTorch、CUDA 三维视觉：立体匹配、SFM、三维建模 5. 掌握多线程编程技术，具备性能优化和跨平台开发能力 6. 有激光雷达（LiDAR）、自动驾驶、智能制造等应用场景经验，了解深度学习在点云数据处理中的应用（如PointNet、VoxelNet）

一、岗位职责 1、维修全品类：负责管辖区域内房屋的家电，冰箱、空调、洗衣机、油烟机、热水器、微波炉、燃气灶、壁挂炉等家用电器维修； 2、积极配合公司调度，接收工单，准时到达客户家完成维修服务 3、严格按照公司各项服务流程给用户提供优质服务。 2.有冰箱、厨电、空调、燃气、电视等家电维修经验

岗位职责： 1. 负责机器视觉中AI分类、表面缺陷检测、图像识别等技术方案的设计与实现。 2. 开展图像识别方向的深度学习模型研发，涵盖数据清洗与标注、神经网络架构设计、模型训练调优与验证、训练流程优化、模型轻量化加速及实际部署等工作。 任职资格： 1. 硕士及以上学历，计算机、电子信息、数学、自动化、人工智能等相关专业背景。 2. 具备扎实的编程基础，熟练掌握C/C++、Python等编程语言。 3. 熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等至少一种主流深度学习框架。 4. 拥有图像分类、目标检测或目标跟踪相关项目实践经验。 5. 掌握计算机编程技能，具备机器视觉领域的基本理论知识。 6. 具备使用深度学习方法解决目标检测与图像分类实际问题的能力。 7. 学习能力突出，逻辑思维清晰，具备良好的沟通协作能力。

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1:具备一年以上大模型实践经验，熟悉各类模型的分类体系、能力边界及适用场景，能够结合具体业务需求和目标合理选择适配的模型方案。 2:若具备模型优化经验，需清晰阐述调优过程中的关键步骤，并能现场回应实际案例相关提问。 3:须在真实项目中应用过Embedding与Rerank两类模型，并能说明其使用背景与实现效果。 4:熟练运用vllm、Ollama等主流模型部署工具，掌握常见部署架构与运行模式。 5:有Dify、RagFlow或同类工作流平台的实际操作经历，了解其核心功能与集成方式。 6:若有向量数据库使用经验，需理解其基本原理，例如milvus的底层机制与应用场景。 7.具备仓网规划、路径优化、时空序列等相关算法实战经验者优先录用

高薪行业，300-500/天，自由职业，想回家随时可以请假，即照顾了家庭又赚了钱

岗位职责 1. 负责脑电解码模型的网络架构设计与轻量化优化，降低模型对脑意图响应及计算过程中的延迟（目标：端到端延迟 < 100ms）； 2. 研究时序卷积网络（TCN）、Transformer、图神经网络（GNN）等结构在脑电解码任务中的实时性能提升方法； 3. 实施模型剪枝、量化、知识蒸馏等加速技术，适配嵌入式或边缘设备部署需求； 4. 设计并开发无监督/自监督的脑电模型自校准机制，应对个体间、时段间及任务间的信号分布变化问题； 5. 构建在线自适应更新方案，在无需标注数据条件下维持解码器长期运行稳定性； 6. 应用域自适应（Domain Adaptation）、对比学习等策略，增强模型对新用户、新环境的泛化能力； 7. 研究刺激伪迹、运动伪迹及眼电/肌电干扰的实时去除算法（如自适应滤波、盲源分离、小波变换、深度学习去噪）； 8. 在保障信号保真度的基础上，减少去伪迹处理引入的额外延迟，建立脑电信号质量评估体系，支撑预处理与模型训练优化； 9. 制定离线与在线测试流程，评估模型在公开数据集及自采数据上的延迟、准确率与鲁棒性表现； 10. 协同嵌入式/软件工程师完成算法向实时系统集成（如C++/Python SDK、ARM平台、FPGA加速）； 11. 撰写算法设计文档、测试报告及相关技术说明，支持医疗器械软件合规性要求（IEC 62304）； 12. 关注脑机接口与深度学习领域前沿进展（NeurIPS、ICML、TBME、JNE等），推动技术迭代，并与硬件、嵌入式、临床团队协作，理解实际应用场景的技术约束（如手术植入、康复训练）； 任职要求 1. 高校硕士及以上学历，应届毕业生或毕业一年以内； 2. 自动化、数学等相关专业方向； 3. 具备扎实的深度学习基础，熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX中至少一种框架； 4. 有脑电信号处理或时序信号建模相关项目经验，了解EEG基本特性及常见噪声来源； 5. 熟悉模型轻量化与推理加速技术（TensorRT、ONNX、OpenVINO等）； 6. 精通Python编程，具备良好的代码规范与工程实践能力（Git、单元测试、文档撰写）； 加分项 * 具备无监督/自监督学习、域自适应、对比学习相关的研究或项目经历； * 掌握实时信号处理技术（如卡尔曼滤波、自适应滤波、ICA、小波变换）； * 有嵌入式或边缘计算部署经验（C++、ONNX Runtime、TFLite）； * 在BCI竞赛或公开数据集（如BNCI、OpenBMI、SEED）上取得优异成绩； * 具备神经科学背景，熟悉运动想象、稳态视觉诱发电位（SSVEP）、P300等典型范式； * 有医疗器械算法验证或IEC 62304标准实践经验；