160/天饮料活动南山档期一：10月28.29.30三天上班时间10:50-19:00中休一个小时飞越商店（月亮湾花园附近）龙佳日用（月亮湾花园）工作内容：买饮料送礼品160/天，周结打银行卡（领失业金勿加，必须打上班本人卡里，靠谱！[強]）工衣是T桖短裙（公司配）要求：员工，40岁以下，不胖，积极主动，有责任心，灰机员工勿扰，有意速联系

步涌员工17元包吃还可以补俩名一点上班今天工资明天发有人现在联系我。

短期临时工上雪科技园招员工5名，18一45岁，日结18元，有需要做速打电话

不限年龄！不限学历！根据我们小程序上的数据上门巡检客户产品使用情况并且记录在我们的小程序上，有问题记录，没问题的跳过，去下一家，单个门店有，发现产品使用记录下来后来经过公司核实确实存在问题的，会给予一定的奖励。小程序数据地图可视化，便捷寻找地址，做过的小程序也可以看到记录，支持在线结算佣金提现到微信钱包。我们的公众号和小程序有操作教程。时间灵活可自行选择！地点可就近选择！简单易上手！完成十单即可日结!五分钟轻松跑完一单!

招聘：地铁引导员薪资：5.5-7.5K/月1地铁引导员无

发布员 素材全包，只需要发布，碎片时间就能做，不限地点，没有前期费用。 工作简单，会基本手机操作即可，按单结算，多劳多得。

临时工现在要25个小时做到9:00左右要两人清理仓库大水坑新旧二手市场

招临时工员工需要1名工资：周结20元/小时上班时间：8.30-12.3014.00-21.00能连班的优先考虑只要求：手脚麻利（放飞机的勿扰）地   址：金裕城产业园B栋6楼605联 系人：李小姐

现在要员工做水果，20元一小时。现结，K1对面

深圳市宝安区招水电小工厂房装修 配合师傅搭把手。要下梯子，递下材料。

安全员岗位，工作地址位于深圳地铁14号线、16号线。 每天工作9小时，早班时间为6:00至15:00，中班时间为15:00至24:00，均包含就餐及休息时间。月休4天，加班自愿。 底薪为4000元/月，加班费另算，按16元/小时计算，综合月薪约为5000至7000元。入职签订劳动合同。

要有证

深圳市宝安区招工地小工/杂工260一天。干过工地，年龄20以上40以下。清理水泥地面。日结。

今天上午找个小工，家具拆包分料，，活在柳董庄干4个人时，给100

明天用一个挂活的，

北站四区100栋需要临时工一名18元一个小时（手慢的不要）电话：（8:00来）

需员工一名，1小时20元（年龄大的勿扰）。联系电话我只是转发，想干的自己打电话

招工，招下午兼职工，20-45岁工资面聊上班时间下午2点-8点有能力和有担当的可以联系，工作地点：桂中菜市。磨滩菜市古亭山菜市，

招募ai抽卡老师实时结算（个人）。要求全职在家。项目稳定，可当天结算。

双休丨龙华双地铁口丨团队年轻95后00后氛围好丨发展空间大 【岗位职责】 1. 研发在线及离线笔迹识别、公式识别和笔迹结构化分析算法。 2. 负责轨迹预测、补点、平滑、防抖和延迟补偿，提升书写跟手性与稳定性。 3. 研发字体美化、笔迹规整、笔触仿真、线条优化及图形渲染算法。 4. 基于业务数据完成模型微调、领域适配和个性化优化，建立识别、轨迹及视觉效果评测体系。 5. 推动算法在移动端和嵌入式设备部署，完成模型轻量化、推理加速及异构硬件适配。 6. 将手写算法封装为标准模块，支持 App、SDK及Agent工作流集成。 【岗位要求】 1. 硕士及以上学历，模式识别、计算机视觉、图形学等相关专业，具有1年以上算法研发经验。 2. 熟悉笔迹识别、轨迹建模、序列预测或字体处理中的至少一个方向。 3. 掌握时序模型、曲线拟合、滤波、插值和几何处理等相关技术。 4. 具备预训练模型微调和领域适配经验，能够处理小样本、数据质量、过拟合及模型退化问题。 5. 熟练使用 Python、C++ 及 PyTorch或TensorFlow，理解计算图、算子和内存访问特性。 6. 掌握量化、剪枝、蒸馏及混合精度优化，熟悉 ONNX及至少一种端侧推理框架。 7. 能够通过 Profiling定位时延、内存、带宽和功耗瓶颈，解决高采样率、低延迟场景下的工程问题。 加分项 1. 有 OCR、字体生成、公式识别或文档理解经验。 2. 有触控笔、数字墨水或创作类硬件项目经验。 3. 有 Agent集成、Android/Flutter开发或 SDK/AAR发布经验。 【福利待遇】 1. 交通便利，出行自由——两站直达深圳北高铁，近龙华/上芬/龙胜3个地铁口。 2. 吃喝搭子，暖心暖胃——生日会、团队聚餐。 3. 劳逸结合——双休、定期团建、带薪年假。 4. 保障满满——五险一金、年度体检、意外险、全勤奖。 5. 仪式感拉满——节日礼、生日定制惊喜专属你。

1、负责相机产品 AWB算法的开发和维护 2、优化 AWB算法性能，细化场景的区分，使 AWB效果达到最优 3、与IQ tuning工程师共同配合提升产品的图像质量 4、预研 AWB相关的前沿技术方案，提升算法能力 职位要求 1、一线手机平台芯片原厂的 AWB算法方案主导者，或在里面工作多年并负责核心算法开发的资深工程师 2、手机大厂、相机公司的 AWB算法方案主导者或核心的资深工程师，有算法调试工具和仿真工具的设计/开发经验 3、对3A有深入了解和多年开发经验，熟悉各芯片平台/手机厂的 AWB算法原理和做法 4、对色彩链路有较深入了解，color shading校正、CCM、3DLUT等模块有深入了解 5、有色温传感器、AI AWB经验更佳

职位描述 1、负责激光雕刻路径规划算法的设计与实现，优化轨迹生成策略，提高加工精度与运行效率； 2、结合设备运动特性搭建仿真平台，支持算法测试与性能分析； 3、将路径规划输出转换为GCode或其他控制指令，实现对下位机的精准驱动； 4、排查并处理路径规划过程中的各类异常问题，配合嵌入式团队完成系统级技术突破； 5、关注行业先进技术动态，推动算法迭代与实际应用落地。 任职要求： 1、自动化、计算机科学、机器人、应用数学等相关专业硕士及以上学历，博士优先考虑。 2、具备5年以上运动路径规划相关研发经验，拥有完整的项目实践经历，熟悉从算法设计到工程落地的全流程。 3、在路径规划算法优化方面有扎实研究和实际应用经验，具备优秀的数学建模能力，掌握遗传算法、蚁群算法、A*、D*、RTT*、Lattice等主流方法； 4、具备较强的学习与创新能力，能够跨团队协作，沟通顺畅，并在关键技术决策中发挥核心作用。 具备以下经验者优先： 1、具有CNC、3D打印、扫地机器人、割草机器人等设备的路径规划实际开发经验； 2、在ICRA、IROS、RSS、NeurIPS、CoRL等顶会发表过论文，或参与过高质量开源项目； 3、熟悉运动学/动力学建模与优化方法，具备实际控制系统的集成实践经验。

岗位名称：美团探店兼职拍照员；兼职探店打卡员。岗位要求：1.会使用智能手机进行拍照和上传操作；2.具备良好的沟通能力和观察力，能够按照店家要求进行拍摄；3.应聘者需具有基本的责任心，工作细心、有耐心。薪资待遇：每小时收入约为￥30至次日结算评论薪资，工作日薪为次日工资结算；具体薪资按工作安排次数及时间结算。

导航算法工程师（偏路径规划方向）招聘要求 （硕士及以上学历，3年以上工作经验） 一、基本要求 学历与经验： 硕士及以上学历，计算机、自动化、控制工程、机器人、车辆工程、数学等相关专业； 3年以上路径规划算法开发经验，掌握机器人、自动驾驶等场景下的全局与局部路径规划算法设计及实际部署。 核心技术能力： 路径规划算法： 深入理解常用全局规划方法（如A*、Dijkstra、D*、RRT、HybridA*等）和局部规划策略（如DWA、LatticePlanner等）； 掌握轨迹平滑与优化技术，包括样条曲线拟合、Dubins/Reeds-Shepp路径构造； 了解凸优化与非线性规划原理，具备算法性能调优经验； 熟悉复杂环境（如狭窄通道）下机器人脱离困境的策略设计。 传感器数据处理与融合： 熟悉激光雷达、视觉、超声波、深度相机等传感信息在动态避障中的使用方式，能够基于实时感知结果更新路径并维护障碍物地图； 具备点云、激光等传感器噪声数据的滤波与处理能力。 工具与编程： 熟练掌握C++和Python，熟悉Linux系统及ROS/ROS2开发框架； 二、职责范围 负责机器人或自动驾驶系统的全局路径导航（如拓扑地图路径生成）与局部动态避障功能开发； 提升轨迹的平滑度、安全性与运行效率，支持复杂场景下的沿路行驶、变道、转向、脱困等功能实现； 构建障碍物地图模块，整合多类传感器的数据接入逻辑与碰撞判断机制； 搭建仿真测试平台，评估算法表现并推进其工程化应用； 撰写相关技术文档与专利材料，配合其他模块完成联合调试与系统集成。 三、优先条件 了解常见车辆或机器人运动模型，如差速驱动、四轮四转、全向移动结构等； 有RoboMaster、AGV类竞赛获奖经历或产品量产落地经验者优先； 具备Carsim、Gazebo、Prescan等仿真工具使用经验者优先； 了解深度学习在路径决策中的应用，例如强化学习、端到端路径生成方法。

技术经理（AI机器学习方向） 职位描述 负责机器学习技术团队的建设与管理，推进业务场景中模型的研发与实施（如用户行为预测、IoT设备故障识别），提升算法性能及工程化水平。 岗位职责 1. 模型研发与落地  主导核心模型开发工作（如时间序列预测、图像分类任务），制定特征处理策略（Embedding、PCA等方法），优化模型上线流程（TF Serving、ONNX格式支持）。  构建自动化建模平台（AutoML系统），支撑业务端高效迭代（集成A/B测试、可视化模型监控面板）。 2. 技术攻关  研究小样本学习、联邦学习在隐私保护类项目中的应用（如医疗数据协同训练），应对数据不足挑战。  提升模型推理速度（采用TensorRT加速、剪枝压缩技术），实现终端响应延迟控制在毫秒级别。 3. 团队协作  与运筹优化小组协同构建复合决策架构（规则系统+强化学习方案），输出标准化技术文档与接口规范。  配合产品部门明确模型关键指标（如准确率、响应耗时）定义与评估方式。 岗位要求 1. 技术能力  精通PyTorch或TensorFlow框架，掌握特征构造、超参数调优（如贝叶斯搜索）、模型轻量化方法。  具备真实场景落地案例（如金融风控系统、IoT设备预测性维护项目），熟悉F1-score、RMSE等评价标准。  了解边缘部署框架（如TensorFlow Lite、Core ML），有模型量化与知识蒸馏实际经验。 2. 业务经验  5年以上机器学习工程实践经验，具备物联网或互联网领域数据驱动项目背景（如用户增长建模）。 3. 软技能  硕士及以上学位，计算机科学、人工智能、数学等相关专业毕业，重点高校背景优先考虑。  执行力强，能主导模型从设计到SRE（站点可靠性工程）全链路实施。  具备良好文档编写能力，可产出技术规范文档及培训资料。

学历要求： 计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学位，拥有博士学位者优先考虑。 工作经验： 需具备5年以上大模型研发或人工智能领域从业经历，在大规模分布式训练、深度学习、NLP/NLU算法方向具有扎实的技术积累和系统架构经验。 专业技能： 熟悉主流大模型的原理及训练方法，包括GPT系列、LLaMA、ChatGLM等模型的RLHF三阶段训练流程与LoRA微调技术。 熟练使用TensorFlow、PyTorch、Megatron、DeepSpeed等主流框架，具备实际的大规模分布式训练落地经验。 对大数据驱动的模型体系、云原生架构及相关前沿技术有深入理解和实践能力。 管理能力： 具备较强的团队协作意识与沟通协调能力，能有效组织团队推进项目高效执行。 能够全面把控研发项目的整体方向，监督项目质量与进度，确保目标达成。 项目经验： 有带领团队实现关键技术突破的成功案例，尤其在人工智能与大模型方向取得高水平研究成果或拥有核心专利者更具优势。 行业洞察能力： 具备敏锐的数字化业务感知力和行业发展趋势预判能力，能为公司产品创新和技术布局提供前瞻性支持。 其他要求： 热爱技术，具备快速学习与适应新技术环境的能力。 具备出色的应变能力和结果导向意识，能持续推动工作目标的实现。

我们依托创新领域海量数据，打造面向研发和IP人的智能平台，正亟需精通计算机视觉与OCR技术的工程师，通过多模态建模与图像理解技术，解锁图文数据的深层价值。加入我们，你将有机会将前沿算法落地于真实业务场景，推动智能文档处理与图像分析领域的技术突破！简历请投： ##职位描述 *多模态模型（VLM）的应用与工程实现 *文字/图像OCR及计算机视觉算法研发 *构建文档图像内容理解系统 *算法调优与前沿技术的落地转化 ##岗位职责： 1.开展多模态模型（如Qwen、LLaVA等VLM模型）的研究与实际应用，将预训练模型深度融合至文档问答、表格抽取、图像检索等业务场景，解决图文交互中的关键问题。 2.负责文字OCR、图像识别、计算机视觉、机器学习与模式识别等AI算法的设计与开发，提升图文信息提取的精度与处理效率。 3.参与文档图像内容理解相关系统的设计、实现与集成，支持复杂版式文档的智能化解析与结构化输出。 4.针对实际业务需求优化现有算法与系统架构，提升模型表现与运行效能，应对大规模数据下的工程挑战。 5.持续关注计算机视觉、OCR、多模态大模型等方向的技术演进，推动先进技术在产品中的工程化落地，实现效果、性能与体验的综合提升。 ##任职资格： 1.计算机、数学、自动化等相关理工科专业背景，本科及以上学历。 2.具备3年以上计算机视觉、图像处理、OCR等领域工作经验，拥有项目成功落地的实际经历。 3.编程基础扎实，熟练掌握Python，熟悉深度学习模型的工程部署与实现流程。 4.熟悉主流深度学习框架（TensorFlow和/或PyTorch），了解Diffusion系列模型、大模型等前沿技术者优先考虑。 5.具备VLM（视觉语言模型）相关经验，或在文档理解、表格识别、图像检索等应用场景中有实践成果者优先。 6.具备出色的分析与解决问题能力，富有创新意识和团队合作精神，能够快速学习并应用新兴技术于实际工作中。

现在上雪科技园补两名临时工。男女不限、年龄17-45岁。有需要的可以联系孙主管

【岗位职责】 1. 研发适用于多自由度机器人、双足、四足仿生机器人决策规划的深度强化学习算法； 2. 负责深度强化学习算法的模型开发、调试与实际机器人验证。 【岗位要求】 1. 熟悉learning-based control领域前沿进展； 2. 了解多自由度欠驱动机器人动力学； 3. 熟悉使用C++、Python等编程语言，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度学习框架，了解ROS等框架； 4. 熟悉主流机器人仿真软件，如 NVIDIA Isaac Sim, mujoco, raisim, gazebo, pybullet, vrep等； 5. 了解常用的深度强化学习算法（PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等）； 6. 有应用于机器人的深度强化学习研究项目经历。 加分项：有人工智能/机器人方向顶会顶刊论文的候选人优先（RSS、ICRA、IROS、CoRL、RAL等）

深圳宝安招家电清洗