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天天日结， 日化用品厂（PE车间两班倒） 工作内容:打包，封袋 工作简单，易上手 要求：男女不限，18-50 岁 白班:17元/小时，204/天 夜班:18元/小时，216/天 上班时间:8 点对 8 点（固定时间，12个工时） 半个月转一次班 包吃，可提供住宿，设施齐全 工期一个月～长期（可以长期做） ， 地址:大塘工业园内

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1. 开发多指灵巧手的高精度抓取规划算法，实现对复杂形状、柔性或易碎物体的稳定抓取与精细操作； 2. 设计基于触觉反馈的闭环控制策略，动态调节抓取力度与手部姿态； 3. 融合触觉、视觉及关节状态信息，构建多模态感知系统，优化灵巧手与机械臂的多关节协同控制（如手指微调、手腕柔性避障）； 4. 开展多自由度机械臂的运动学与动力学建模，完成运动控制、轨迹规划、平衡控制及柔顺力控算法开发，解决抖动、定位偏差、冲击、避障与抓取稳定性问题； 5. 利用传感器数据（视觉、深度、力/力矩等），实现机械臂的闭环控制与自适应调节，提升系统在定位精度、响应速度与运行稳定性方面的表现； 6. 在仿真环境与真实机器人平台上部署算法模块，开展功能联调、性能测试与问题排查； 7. 指导多模态数据采集工作，包括RGB-D图像、点云、力/力矩信号、关节状态等信息的获取； 8. 指导机器人操作数据的标注任务，涵盖动作分段、关键帧标记、抓取点识别、物体6DoF位姿标注等内容； 9. 整理控制方案、

岗位概述 本岗位聚焦制造过程工艺质量提升，核心负责构建、优化制造过程关键指标的实时监控算法、异常检测模型及数据关联分析方案，通过算法能力实现工艺异常的精准预警、潜在质量隐患识别，为生产运筹优化及售后回溯提供算法支撑，助力提升生产工艺一致性、生产品质与生产效率。 核心目标 1.构建高效、精准的实时监控算法，实现制造过程关键指标和变量的异常识别与颠簸预警，保障预警及时性与准确性。 2.研发数据挖掘与分析算法，从海量制造过程数据中挖掘潜在质量问题与隐患，为生产计划优化提供算法支持。 3.设计生产过程数据的关联匹配算法，确保数据关联的准确性与完整性，为售后问题回溯奠定算法基础。 主要职责 1.负责制造过程工艺质量相关算法的设计、开发、测试与落地，包括但不限于异常检测算法、趋势预测算法、SPC过程分析算法等。 2.结合生产业务需求，对关键制程数据进行深入分析，优化算法模型参数，提升异常识别精度与预警时效性，降低误报、漏报率。 3.协同工艺工程师（ME）开展数据探索，基于算法分析结果定位工艺异常根因，提供算法层面的解决方案，助力攻克工艺一致性问题。 4.负责与生产过程多源数据的关联算法设计与实现，保障数据溯源的准确性与高效性，支撑售后问题快速回溯。 5.持续跟踪行业前沿算法技术（如机器学习、深度学习在工业质量控制中的应用），并探索其在制造工艺质量分析中的落地可行性。 6.负责算法模型的部署上线、性能监控与迭代优化，配合技术团队解决算法落地过程中的工程化问题。 7.撰写算法设计文档、技术方案文档及测试报告，沉淀算法研发与应用经验。 任职要求 1.本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学、工业工程等相关专业，半年以上工业制造领域算法研发经验者优先。 2.精通至少一种编程语言（Python/Java/Scala），熟练使用机器学习框架（Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch）及数据处理工具（Pandas/Numpy）。 3.具备扎实的算法基础，深入理解异常检测、回归分析、时序预测等算法原理，有SPC过程分析、工业质量控制相关算法研发经验者优先。 4.了解工业生产工艺流程，具备从业务场景中提炼算法需求、将算法方案落地到实际生产场景的能力。 5.具备良好的数据分析能力、问题解决能力，能够独立完成算法设计、开发、优化全流程。 6.具备优秀的沟通协作能力，能与跨部门团队（工艺、数据、生产）高效协作，推动算法方案落地。 7.有工业互联网、智能制造等领域工艺质量分析相关算法经验者优先。

白夜班 工资：白班250，夜班260 吃住：白班有饭，住自己解决，有无经验都可

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岗位职责： 1. 负责半导体组装产品的外观、尺寸及功能等基础质量检验工作 2. 按标准作业流程进行首件确认、巡检及终检，如实记录检验结果 3. 协助识别常见不良现象，及时反馈异常并配合改善 4. 保持工作区域整洁有序，规范使用检测工具与表单 5. 遵守长白班作息（）及必要的加班安排 任职要求： 1. 年龄18-40周岁，性别不限 2. 学历不限，能识字、会简单计算，适应坐岗作业节奏 3. 工作认真细致，责任心强，具备基本学习意愿和执行力 4. 无行业经验要求，公司提供岗前带教与操作培训 5. 身体健康，能适应半导体洁净车间基础作业环境

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