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岗位职责|Responsibilities 1.参与飞控核心算法开发，协助完成姿态/位置控制模块的仿真及实际飞行测试 2.协同开展MATLAB/Simulink环境下的控制算法仿真与性能评估（涵盖时域与频域指标分析） 3.参与无人机动力学模型的维护工作，参与系统辨识实验方案设计（含数据采集与参数拟合） 4.支持控制算法在真实设备上的调试，进行飞行日志记录与分析（PX4日志解析及故障排查） 5.协助撰写相关技术文档，如算法设计说明、测试用例与工程实施规范 6.参与团队协作，配合推进控制算法与导航/硬件系统的集成验证 任职要求|Requirements 1.控制、自动化、航空航天等相关专业本科及以上在读，具备线性系统或现代控制理论课程基础 2.理解控制系统基本原理（如PID/LQR/状态观测器），有课程项目或竞赛经验者优先 3.了解PID、LQR、MPC、H∞控制、INDI、自适应控制等算法者优先考虑 4.具备MATLAB基础编程技能 5.对无人机系统具有兴趣，熟悉PX4架构或有开源飞控使用经验者优先 6.能够阅读英文技术资料，具备快速理解文档的能力 加分项|BonusSkills 1.参与过RoboMaster、电子设计竞赛等控制类赛事 2.掌握Git版本控制工具或具备嵌入式开发基础知识 3.有C语言或Python实现控制算法的实际经验 实习收获 1.深入参与工业级无人机控制算法从开发到落地的完整流程 2.获得资深工程师一对一指导，提升实际工程能力 3.实践前沿控制算法从仿真建模到实飞验证的全流程闭环 4.表现优秀者有机会获得正式录用资格

，50周岁以下，跟120急救车一起出车，主要负责担架车的病人搬运工作，可全职，缴社保。也可兼职，做一休二轮休制，工作轻松。

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【岗位职责】 1. 负责智能驾驶相关数据的收集与整理，包括不限于视频、图片和传感器数据； 2. 对收集到的图像和视频进行准确的标注和打标签，确保数据的质量和完整性； 3. 进行数据清洗，剔除不符合质量标准的样本，确保后续数据分析和模型训练的准确性； 4. 根据算法部门的需求，进行具体业务的数据质检，确保算法训练所需数据的高质量和一致性； 5. 与数据团队和算法团队密切合作，及时反馈数据处理中的问题和改进建议。 【薪资待遇】 底薪+绩效，月结

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视频号发布兼职 操作简单，素材全包，只做发布工作，不限地点，无前期费用，碎片时间即可完成。 按单结算，多劳多得。

【岗位职责】 1. 负责多模态大模型在垂直业务场景下的应用落地，主导模型的增量预训练、高效微调与对齐优化。 2. 结合传统机器学习与深度学习技术，针对具体业务痛点设计混合算法解决方案，提升模型在特定任务中的表现与泛化能力。 3. 负责大模型应用架构的设计与开发，包括但不限于检索增强生成（RAG）系统、智能体（Agent）框架及工具调用（Tool Calling）能力的实现。 4. 开展模型压缩、量化与推理加速技术研发，优化模型部署方案，平衡精度、延迟与计算资源消耗。 5. 构建高质量微调数据集与评估体系，设计数据清洗、标注规范及Bad Case分析流程，持续驱动模型迭代与效果提升。 6. 跟踪大模型领域的前沿技术动态，探索前沿算法在实际业务中的创新应用。 【岗位要求】 1. 算法基础：具备扎实的多模态大模型理论基础，熟练掌握主流大模型的微调方法及对齐技术，深入理解其适用场景与能力边界，有实际微调与落地经验者优先，熟悉传统机器学习算法及深度学习模型的原理。 2. 编程与框架：熟练掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架，具备工程实现能力，注重代码规范。 3. 应用与工程化：熟悉大模型应用开发工具链及向量数据库的使用，具备RAG系统搭建或Agent开发经验。 4. 部署与优化：了解模型部署流程，熟悉模型轻量化加速技术，有边缘端或云端大模型部署经验者优先。 5. 项目经验：有多模态大模型应用落地、传统机器学习与深度学习融合项目经验者优先。

岗位三：AI训练师-游戏方向-DOTA2 【岗位职责】 1. 准确还原游戏过程中玩家的行为。 2. 利用游戏理解准确描述出玩家每个行为背后的意图。 【岗位要求】 1. 年龄20-28岁； 2. 大专及以上学历，专业不限； 3. 有熟练的计算机操作水平，具备基本的办公软件操作能力； 4. 喜欢玩游戏，玩过DOTA2，并对游戏理解较深； 5. 有一定的学习能力，做事认真负责，抗压能力强。 【薪资待遇】 1. 薪资：带薪培训一个月，培训期薪资2500元/月，转正后综合到手3000元~6000元； 2. 上班时间：朝九晚六，单休，节假日正常休。 工作地点：浙江省嘉兴市嘉兴南站旁国晟广场5-10F

岗位定位 负责将抽象的视觉艺术与美学理念拆解为可量化的评估指标及数据标注规范，支撑多模态（图像/视频）大模型在美学能力上的持续进化；通过定量分析与定性问题诊断，识别模型在美学表现上的关键瓶颈，为算法调优与产品功能规划提供切实可行的决策支持，是贯通美学专业洞察与AI技术实现的关键桥梁。 核心工作职责 1. 美学标准体系构建与量化落地 将构图、光影、色彩、质感、叙事氛围等抽象视觉艺术维度，转化为可测量、可执行的评估参数与标注准则；主导制定并持续优化美学评测全流程标准操作流程，明确规则边界与判断依据，确保体系具备一致性、复用性与工程可实施性。 2. 模型美学表现评估与深度报告输出 结合量化测评结果与主观缺陷分析，定期产出结构清晰、洞察深入的模型美学评估报告；准确识别当前模型的审美水平与主要短板，将视觉层面的问题转化为具象数据证据，为算法迭代方向与产品下一代能力设计提供明确、可执行的优化建议。 3. Badcase系统化归因与知识沉淀 系统收集、分类整理图像/视频生成模型中的典型美学类badcase，建立结构化的缺陷案例库；开展根因剖析与模式归纳，推动评测标准升级与训练策略优化，形成闭环反馈机制。 4. 跨职能协作与标准推行 联动算法、产品、数据标注团队，推进美学标准在模型训练与评估全链路中的实际应用；主导对标注团队进行规则培训、日常答疑与质量对齐，保障标注结果与标准要求的高度一致。 5. 行业前沿动态跟踪 持续关注生成式AI在美学领域的最新技术进展、行业实践与艺术创作趋势，不断更新和完善评测体系的专业深度与前瞻视野。 基础要求 1. 本科及以上学历，美术学、视觉传达、影视摄影与制作、数字媒体艺术、设计学、计算机（多模态方向）等相关专业优先； 2. 具备扎实的艺术素养与高水平视觉审美能力，熟练掌握构图、光影、色彩、镜头语言、质感呈现等核心视觉要素，能对图像/视频内容进行专业且系统的美学评判； 3. 熟悉AIGC图像/视频生成模型的常见局限与美学问题，具备敏锐的问题发现能力与系统的缺陷归因思维； 4. 思维严谨，具备出色的结构化思考与书面表达能力，能够独立完成标准文档、操作流程与深度分析报告撰写； 5. 具备良好的跨团队沟通协作能力，能有效推动专业标准在技术、产品等多元团队中的贯彻执行。 加分项 1. 有2年以上多模态大模型评测、数据策略、标注体系搭建相关工作经验； 2. 具备影视后期、商业摄影、美术指导、品牌视觉设计等领域实际从业经历； 3. 熟悉多模态大模型训练流程，了解数据标注全流程质量管控方法； 4. 具备Prompt工程实践经验，能通过文本精准调控生成内容的美学风格与视觉表达效果； 5. 有大型科技公司AI实验室或头部AIGC产品团队工作背景。