【工作内容】：蓝牙耳机智能手表等电子产品包装质检 【岗位要求】：年龄16-45岁以内 【工资待遇】：免费吃住，不扣钱，220元/天，综合工资:6000-7000元.每个月5号发放工资 【上班时间】：早上8点到晚上8点，中途休息2个小时，实际工作时间10小时。 【工作环境】：干净整洁 【住宿环境】：电梯公寓，热水、开水24小时免费供应，宿舍有空调包吃住上6休1买社保

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职位职责 1）参与大模型前沿技术的探索与实际应用落地； 2）主导大模型应用系统的架构设计与功能实现，涵盖智能对话系统中的上下文管理、外部数据对接、代理Agent构建、知识检索等功能模块开发； 3）持续进行系统维护与性能优化，保障应用稳定高效运行； 职位要求 1）本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业背景； 2）精通Python语言，具备扎实的编码能力； 3）对大语言模型的技术发展及应用场景有强烈兴趣，并具备一定认知基础； 4）掌握自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的基础知识； 5）了解LangChain的核心理念、组件结构及工具体系；具备LangChain、LlamaIndex等大模型开发框架的实际项目经验者优先，有RAG策略优化、Agent调参经验者优先，具备大模型部署与性能调优实践经验者优先； 6）具备优秀的沟通表达能力和团队协作意识，能高效完成文档撰写与协同工作

四川稳岗率最高电子厂ID 小时工模式： 1月:24元/小时，2月:26元/小时 3月:24元/小时 在职五十天补贴700 入职奖励金模式： 同工同酬一次性稳岗奖金5700元 工期至2026年4月15日，4月20号在职出名单，补贴4/27发放 1、身体健康，体内不带金属 2、不用体检 3、提供吃住，，住宿费110/月 4、年龄限制：符合法定年龄

岗位职责 1.模型调优与定制：依托企业行业知识体系，对主流大模型（如LLaMA、GPT、Qwen等）开展领域定向微调，增强其在特定业务场景下的语义理解、推理判断及文本生成能力。 2.数据治理与知识整合：规划并实施行业知识库的数据清洗、标注及向量化方案，实现结构化与非结构化数据的深度融合与高效利用。 3.业务协同推进：联合业务团队深入挖掘行业应用需求，推动模型能力在客户服务、数据分析、智能辅助决策等实际场景中的落地集成。 4.资源效率提升：采用参数高效微调技术（PEFT）、模型量化方法（QLORA）等手段，优化显存占用与计算开销，适配企业现有硬件部署环境。 5.前沿技术探索：持续关注大模型微调最新进展（如MOE架构、持续学习机制），研究多模态知识库与模型融合的创新路径。 任职要求 1.技术能力 -掌握主流大模型原理（Transformer、LLaMA、GPT系列），熟练运用LORA、Adapter、Prefix-Tuning等微调方法，熟悉HuggingFace、Deepspeed等工具生态 -精通PyTorch/TensorFlow框架，具备多GPU/TPU分布式训练经验，掌握混合精度训练、梯度检查点等显存优化技术 -熟悉行业知识库建设流程，包括知识图谱构建、文本嵌入表示（BERT/Embedding）、RAG（检索增强生成）等核心技术 -了解模型量化部署方案（AWQ、GGUF），熟悉vLLM、TensorRT-LLM等轻量级推理框架 2.行业背景（满足其一即可） -具备航天、航空、工业、农业等垂直领域知识库建设项目经历，了解相关行业术语与数据特征 -拥有多模态数据处理经验（文本、表格、图像/视频），参与过行业级大模型实际落地项目 3.学历与经验 -硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学等相关专业，具备3年以上NLP或大模型研发经验 -有开源社区贡献记录（如HuggingFace模型上传、LangChain组件开发）或顶会论文发表（ACL、NeurIPS）者优先考虑 4.软技能 -思维严谨，能快速捕捉业务需求并转化为可行的技术实现路径 -具备良好的跨团队协作意识，能够与技术、产品及业务多方顺畅沟通

岗位职责： 1、根据业务数据开展特征工程、模型训练及评估工作，重点使用树模型（LightGBM/XGBoost）及相关集成学习方法。 2、设计并落地从数据抽取→清洗→特征生成→建模→离线/在线效果验证→上线部署的全流程；形成可复用的特征体系与评估机制。 3、开展超参调优与误差诊断，解决样本不平衡、时间序列信息泄露等挑战，优化核心指标（AUC/PR、F1、收益/风险比等）。 4、协同数据与后端团队，推动模型服务化落地与持续迭代（包括AB测试、灰度上线、运行监控与告警）。 5、撰写规范代码与完整技术文档，确保实验可复现、过程可追溯、版本可回退。 任职要求： 1、熟练掌握Python，熟悉NumPy/Pandas、scikit-learn工具库；了解Linux环境、Git使用及基础工程化流程。 2、具备扎实SQL能力，能编写复杂查询并进行性能调优（如窗口函数、分区策略、索引设计等）。 深入理解LightGBM/XGBoost的底层逻辑与常用参数设置（如正则化、采样策略、类别特征处理、单调性约束等），有实际调参经验。 3、熟悉主流评估与验证手段：K折交叉验证/时序交叉验证、线上线下指标一致性分析、AB实验设计与结果解读。 4、具备良好数据敏感度与团队协作意识，能将业务需求转化为具体可行的建模方案。 5、本科及以上学历，计算机、统计、数学、自动化等相关专业优先； 加分项： 1、有LightGBM多机分布式训练经验：了解data/feature/voting并行模式；能配置num_machines/machines参数，处理分布式场景下的数据划分与容错机制。 2、接触过分布式计算框架：Dask/Spark/Ray至少其一；熟悉并行化交叉验证、分布式特征构建与训练流程。 3、在模型类型或应用场景上有延伸实践：如CatBoost、GDBT变种、Stacking/Blending方法；时序预测（如LSTM/Transformer）、AutoML技术应用。 4、具备MLOps实践经验：使用MLflow/Weights&Biases进行实验管理，Airflow编排任务，Docker/K8s部署服务，或参与特征仓库、模型注册、监控告警体系建设。

岗位职责： 1、负责无人机的飞行控制系统设计与开发，确保系统稳定可靠； 2、参与无人机导航算法的研究与优化，提升飞行精度和效率； 3、与硬件团队配合，完成飞控系统的集成测试及调试工作； 4、分析并解决无人机在实际运行中的技术难题，提升产品性能； 5、跟踪无人机及相关领域的技术发展趋势，推动技术创新应用。 任职要求： 1、电子工程、自动化、计算机科学等相关专业本科及以上学历； 2、熟悉无人机飞控系统原理，有实际项目经验者优先； 3、精通C/C++编程语言，具备良好的嵌入式系统开发能力； 4、了解惯性导航系统（INS）、GPS/GLONASS等定位技术； 5、具有较强的分析问题和解决问题的能力，良好的团队合作精神。

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研究AI在金融行业的应用与落地 工作职责 1.负责公司大模型技术的应用研究，探索基于企业专有知识的大模型解决方案，推动大模型在各类业务场景中的实际落地，并指导团队实施。 2.面向具体业务问题，构建适用于金融领域的可用大模型，制定支持模型训练的数据规范，持续提升企业数据的利用效率。 3.熟练掌握coze（扣子）、dify及comfyui等平台的部署、应用集成、二次开发与性能调优，保障系统运行的稳定性与高效性。 4.掌握智能体与自动化工作流的搭建与调试方法，包括任务拆解逻辑设计，如复杂流程分解、工具调用策略规划等。 5.跟踪AIGC前沿技术进展，将最新科研成果融入实际项目；深入理解业务需求，将其转化为可执行的AI应用方案。 6.了解当前主流的文字生成、图像生成、视频生成类AI工具，具备实际操作和应用能力。 任职要求： 1.计算机科学、人工智能、数学、物理等相关专业背景。 2.拥有3年以上深度神经网络与自然语言处理相关工作经验。 3.精通C/C++或Python编程语言，熟练使用主流深度学习框架，掌握经典深度学习模型结构与原理。 4.具备智能体实际搭建经验。 5.具备大语言模型（LLM）实战应用经验，系统掌握模型微调、prompt工程优化及效果评估方法。 6.有大模型训练经验者优先，例如BERT、Llama2等模型的实际训练经历。 7.在文心一言、通义千问等国内主流大模型平台有模型构建经验者优先考虑。 8.具备扎实的问题分析与系统设计能力，能针对具体场景设计合理的模型方案并推动实施，带领团队完成落地。 9.具备良好的沟通协作能力，能够高效配合团队推进项目进展。

主要生产蜜雪冰城纸杯；工作岗位包装纸杯装袋装箱；餐补250一个月，住宿免费