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招聘：老旧小区供热改造入户登记员 因兰州市老旧小区热力系统升级改造工作需要，现面向社会公开招聘入户登记工作人员，具体信息如下： 一、工作内容 1. 上门走访辖区老旧小区居民住户，开展供热改造信息入户登记工作； 2. 向住户讲解热力管网改造相关政策、施工方案，耐心解答居民疑问； 3. 准确采集住户房屋信息、供热需求、改造意向等资料，规范填写登记表格，保证信息完真实； 4. 整理每日登记台账，按时汇总、上报登记数据； 5. 配合现场工作人员协调居民，做好施工前期沟通宣传工作。 二、任职要求 1. 责任心强，做事细致认真，信息登记严谨，无不良记录； 2. 服从工作安排，能够按要求入户走访，有社区走访、外勤、物业工作经验者优先； 3. 善于处理居民各类诉求，具备基础沟通协调能力。 三、工作地点 兰州市西固区山丹街甘中附院附近 薪资待遇 薪资：面议，按月结算；多劳多得，完成登记指标享有绩效奖励； 其他说明 工作主要为白天入户，一般为8:00-19:00部分时段需要配合居民休息时间灵活走访；

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招聘岗位:组装工，包装工、检测、质检、贴标签、库管，普工,操作工等 招聘工种:正式工+临时工长期工+短期工+小时工小时工: 22~26元小时。(计时 薪资) 正式工:底薪2680-3310元，5天8小时制，超出按底薪标准计算加班费。 平常加班按1.5倍，为19.6元小时 周末加班按2倍，为26.13元小时 法定节假日3倍，为39.2元小时 工资待遇: 7000-8500 (包吃包住) 工作模式:坐着上班，白班，简单的组装包装手工活，无需经验。. 工作工衣:普通工衣，不需要穿防尘服。 招聘年龄: 16岁-48岁 住宿环境:空调车间，空调宿舍，水电费免费，包吃包住 工作岗位:组装，贴标签,打螺丝，打包装，QC,看外观，检测，仓管， 工作轻松简单 报名方式:点击(申请职位)或点下方(聊一聊) 不用体检;不查纹身;不查案底;不要考试 (1) 30元小时! 300元天! (2)工资范围: 7500-8000元月;(3)保底: 7500元月; (4) 做到过年，厂区购买回家车票; (5) 包吃住，水电费全免; 欢迎直接到我司工业园招聘处应聘! 入职即与工厂签订劳动合同,受劳动法保护,辞职只需提前3天()

甘肃省兰州市西固区招聘小时工，工作时间为九小时，薪资为一百八十元。

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招聘科研助理5名。要求硕士及以上学历，已获得相应学历、学位证书。专业为地图学与地理信息系统、土壤学、生态学、农业资源与环境等相关领域，熟练掌握地图学与地理信息系统等专业知识，具备数据处理与分析能力。应聘者需有上进心、责任心强，具有良好的团队合作精神和沟通能力，性格开朗，做事细致耐心。工作内容主要包括资料收集与整理、数据处理与分析、试验报告撰写等。请将电子版个人简历、毕业证、学位证及其他附件材料打包发送至指定邮箱，压缩包和邮件主题命名为“姓名-科研助理”。对初选通过的应聘人员将安排面试，面试时间另行通知，若面试通过，两周内即可入职。

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1、掌握Dify、Coze、FastGPT等可视化开发工具，具备独立完成工作流设计与智能体构建的能力。 2、具备扎实的Python开发能力，熟悉Git协作及CI/CD交付流程。 3、理解短期记忆（上下文窗口管理）与长期记忆（向量存储、知识图谱）的技术实现，能设计支持多轮对话与跨会话记忆的Agent系统。 4、熟悉RAG架构的关键模块：文本分块策略、Embedding模型、向量数据库（如Milvus、Qdrant、Elasticsearch）、检索与重排序算法。 5、掌握LangGraph、AutoGen、CrewAI、MetaGPT等至少一种Agent框架，了解图结构工作流、状态管理与消息通信机制。 6、熟悉主流大模型（如GPT、Qwen、DeepSeek）的API使用与特性，理解RAG、Agent、Prompt Engineering等核心技术原理，具备良好的数学与算法基础。 加分项： 7、了解Transformer结构、Embedding原理、Attention机制等核心概念。 工作职责： 1、智能体系统开发：基于LangGraph、AutoGen等框架，构建具备自主决策、工具调用与记忆管理能力的Agentic系统，推动业务流程自动化落地。 2、AI应用快速交付：熟练使用Dify、Coze、FastGPT等平台，完成RAG、Agent、智能客服等场景的应用开发与上线。 3、RAG全链路优化：主导检索增强生成各环节优化，涵盖文档解析、检索策略、结果重排序，持续提升召回精度与生成效果。 4、Prompt设计与迭代：构建高质量Prompt模板，针对Agent场景优化任务规划与工具调用准确性。 5、生产环境运维：搭建可观测性体系（如LangSmith/Langfuse），监控成本、响应延迟与执行路径，保障系统稳定高效运行。 加分项： 6、结合垂直领域需求，参与基座模型（如ChatGLM、Qwen、LLaMA）的微调工作（SFT、LoRA），并完成模型封装与高性能部署。

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