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6.17周三江宁上汽大通长白班日结，264～312/天焊接+总装+涂装+质量18—40周岁认识26个字母会自己写简历上班时间:7.00-19:0012:00-3:00（部分小夜班）有汽配厂工作经验优先安排[红包]日结模式日结23/小时，253-299/天[红包]月结24/小时，计薪11-13小时，264-312/天吃饭餐补中餐补贴12.3/顿晚餐补贴14/顿，免费刷厂牌吃不用自己掏钱优先安排厂内宿舍，住满再安排厂外宿舍，房间充足3个月报销，短期工不招工期要求至少3个月，可以长期干，面试不要穿短裤拖鞋殷巷12:30接，厂门口13:00次日安排入职！。

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二、岗位职责1. 承担工业环境下无线通信非标准物理层波形及算法的方案设计、开发实现、仿真测试与性能优化，满足工业应用对低时延、高可靠性及强抗干扰能力的技术需求； 2. 协同FPGA工程团队推进物理层算法的硬件化落地工作，包括定点化设计、量化误差分析、位宽规划等，提供可行的算法逻辑实施方案，并配合解决算法与硬件集成过程中的关键技术问题； 3. 参与SDR系统整体架构的设计与技术评审，承担通信类算法相关技术文档、仿真报告、设计说明等材料的撰写与归档工作； 三、任职要求 1. 本科及以上学历，通信工程、电子信息工程、微电子、信号与信息处理等相关专业背景； 2. 具备3年以上无线通信算法研发领域实际工作经验； 3. 技术能力： （1）熟练掌握4G（LTE）、5G（NR）、WiFi6中至少一种通信系统的物理层协议，理解同步、信道估计、均衡、编解码等关键算法的原理及其工程实现流程； （2）具备面向工业场景的非标物理层波形和自定义协议的设计经验，能够根据工业应用特性独立完成非标准物理层算法的构建与优化； （3）精通MATLAB仿真平台，可独立开展算法建模、仿真验证、性能评估与迭代优化，具有丰富的仿真项目开发积累； （4）具备扎实的数字信号处理与通信理论基础，熟悉OFDM、信道建模、同步与参数估计等内容，能独立应对算法开发与优化中的复杂技术挑战； 4. 综合素质： （1）具备良好的团队协作精神，沟通顺畅，能够高效协同跨职能团队推进项目进展； （2）责任心强，抗压能力出色，工作作风认真细致； （3）具备优秀的技术文档撰写能力，能够清晰规范地输出算法设计文档与仿真分析报告。

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南京江宁开发区太平花苑附近小店寻求凌晨四点至两点的临时带班，薪资为一天三百元。

岗位职责： 1.负责收集、整合并梳理公司及各区域分校的各类运营数据，对录入信息进行初步核查，及时识别并修正异常或错误数据，确保数据的真实性和完整性； 2.定期编制多种数据报表，包括日报、周报、月报等，向运营管理中心反馈运营动态，涵盖招生进展、课程续报率、学员满意度等核心指标的趋势分析； 3.保持与各区域及下属校区的有效沟通，协调教务服务日常工作的对接事宜，如汇总客户投诉、运营难点等问题信息； 4.承担运营管理中心各项业务培训的前期筹备、组织协调及效果评估工作，推动培训内容在实际工作中的落地实施； 5.根据运营管理中心制定的策略和标准，协助跟进各区域及中心管理措施的执行情况，做好信息传递、过程监督与结果反馈； 6.完成上级领导安排的其他相关工作。 任职要求： 本科及以上学历，统计学、数学、市场营销、教育学等相关专业优先考虑。 工作经验： 具备3年及以上教育培训行业运营支持及数据管理经验，有面向3~18岁青少年教育机构工作经验者优先。 技能要求： 1.熟练掌握Excel，能运用数据透视表、函数公式等工具进行高效的数据处理与分析； 2.具备基础统计学知识，熟悉数据分析的基本流程与方法，能够通过数据洞察解决实际运营问题； 3.熟悉Word、PPT等常用办公软件，具有较强的文案撰写能力和沟通协调能力，可独立完成数据分析报告及运营方案的编写，并与多部门顺畅协作。 素质要求： 1.工作态度严谨，细致踏实，责任心强，执行力高，能按时保质完成各项任务； 2.学习能力强，富有创新意识，能快速适应新环境与新业务需求，持续优化工作流程； 3.具备优秀的数据分析思维和逻辑推理能力，善于从大量数据中提炼关键信息，为管理决策提供依据； 4.拥有良好的团队协作意识，能与团队成员紧密配合，共同达成工作目标。

维信干日结。

统招本科及以上学历（学信网可查），计算机相关专业 LLM算法岗位要求： 1. 掌握NLP领域常用基础模型，如BERT、GPT、Qwen、Llama等 2. 熟练使用深度学习训练框架：PyTorch、TensorFlow 3. 熟悉大语言模型微调技术，包括sft、lora；具备prompt编写能力 4. 具备一定LLM训练实践，能独立完成数据构建与模型优化工作 任职要求： 1、必须有模型微调实际项目经验 2、具备提示词工程开发经历

岗位职责： 1.负责搜推主场景（搜索/推荐/Feed）的样本数据平台建设，支持样本数据的采集、拼接、加工与存储。 2.负责离线训练样本的管理与特征回补，建设实时流式训练样本系统，支撑模型准实时训练与快速迭代。 3.搭建统一的离线+实时样本与特征链路，持续优化系统的稳定性、性能与可扩展性。 岗位要求： 1.本科及以上学历，计算机或相关专业，具备扎实的工程基础，熟练掌握Java/Python/Scala中至少一门。 2.熟悉大数据生态技术栈Spark、Flink、kafka、ClickHouse、hbase等大数据计算框架，具备离线ETL与实时计算实战经验 3.熟悉常见数据存储库（如MySQL/Doris/ClickHouse/HBase/Redis） 4.具备搜索、推荐等高并发场景的样本构建、特征抽取、样本拼接与存储经验，对数据稳定性和一致性有较强意识。 5.理解搜推系统与模型训练的数据链路，能够高效支撑算法侧的特征工程与样本需求。 6.具备良好的沟通协作能力，能与算法、业务团队高效配合，推进复杂系统持续演进。 加分项： 1.有推荐系统、内容分发、搜索系统、知识图谱等业务场景经验； 2.有AI平台、数据平台或模型工程化相关经验。

岗位职责： （一）端侧大模型推理优化与部署 负责大模型在边缘设备（车载终端、IoT设备、机器人、边缘网关等）的轻量化改造，运用INT4/INT8低比特量化、剪枝、稀疏化、知识蒸馏等技术，降低模型算力、内存与功耗占用。 基于TensorRT-LLM、MNN-LLM、llama.cpp、ONNXRuntime等框架做二次开发与定制，适配高通、联发科、海思、NVIDIAJetson等芯片的NPU/GPU/CPU特性，开发定制化算子与融合策略。 优化端侧推理性能，通过投机推理、FlashAttention、KVCache高效管理、多线程并发调度等技术，保障模型实时响应（如车载场景毫秒级推理、IoT设备低延迟交互）。 解决端侧推理中的兼容性问题，处理异构硬件协同调度、内存碎片化等核心难点。 （二）端侧Agent系统构建与优化 设计并开发边缘场景AIAgent运行框架，涵盖感知解析、任务规划、工具调用、短期/长期记忆管理等核心模块，支持设备自主决策与场景化交互。 构建多Agent协同机制与任务编排逻辑，解决边缘多设备联动、多任务并行的资源冲突问题，实现Agent会话状态持久化与断线恢复。 优化Agent端侧运行效率，通过上下文精简、轻量化决策算法、动态资源调度等技术，平衡自主决策能力与边缘设备资源限制。 集成端侧多模态交互能力（ASR/TTS、视觉识别、传感器数据解析），实现语音、图像、环境数据等多源输入的智能响应与任务执行。 （三）端侧RAG技术落地与调优 搭建适配边缘设备的轻量化RAG系统，负责本地知识库的分片存储、增量更新与版本管理，支持文本、结构化传感器数据等多类型知识的高效管理。 选型并适配端侧轻量级向量数据库（如Qdrant轻量版、FAISS嵌入式版、ChromaEdge），设计高效向量索引结构，优化检索延迟与命中率。 协同端侧大模型与RAG链路，通过prompt工程、检索结果重排序、生成内容过滤等技术，提升问答准确性与知识时效性，弥补模型上下文不足问题。 开发知识库安全管控机制，包含数据加密存储、权限分级、噪声过滤与错误知识校验，保障端侧数据安全与RAG输出可靠性。 （四）端侧MCP服务开发与适配 基于模型上下文协议（MCP）开发端侧MCP服务器，实现边缘设备传感器、执行器、第三方工具的标准化注册、发现与管理，抽象为结构化接口供大模型/Agent调用。 适配多传输协议（HTTP/SSE/stdio）与数据规范（JSON-RPC2.0），优化端侧设备与大模型的低开销通信，控制通信抖动低于100µs，保障断线重连稳定性（5分钟内无需重新握手）。 构建MCP服务安全体系，通过OPA策略实现基于角色的访问控制（RBAC），搭配TLS1.3加密与调用日志审计，防止硬件工具非法调用与数据泄露。 适配边缘异构硬件，通过libiio、libgpiod、SPI/I2C等接口实现MCP服务器与硬件的底层交互，支持工业传感器数据读取、执行器精准控制等实时场景。 （五）工程化落地与全链路保障 打通“大模型推理+Agent决策+RAG检索+MCP工具调用”的端侧协同链路，形成“感知-决策-执行-反馈”的闭环系统。 构建端侧服务的轻量化部署方案，基于Docker/OCI构建精简镜

招聘小时工2名。每个月有两天休班，干满半年有薪资递增。工作地址位于天山镇益民路百合新城东侧。

1、根据业务产品需求，搭建并持续优化产品相关的数据指标体系，覆盖用户行为、产品流程、运营成效等多个维度。通过关键指标的监控与分析，推动产品迭代与体验提升。 2、结合数据分析技术与工具，对产品相关数据进行深度挖掘，从庞杂信息中识别核心洞察与潜在机会，输出数据报告及可行的产品优化建议。 3、与业务方密切配合，准确把握业务痛点与目标，将数据分析结论转化为可落地的策略方案。以数据为基础，支撑产品改进、用户增长及商业化发展。 1、熟悉常用数据分析方法，如统计建模、数据挖掘等，能熟练使用SQL、Excel等工具完成数据提取与分析任务。 2、掌握FineBI、PowerBI等可视化工具，具备将复杂数据结果转化为清晰图表与报表的能力。 3、理解业务架构与运营逻辑，能够从业务视角出发，将数据与实际场景融合，提供精准的数据支持。 4、具备优秀的沟通协调能力，善于跨团队协作，确保数据成果高效传递与应用。 5、具备较强的数据敏感度与问题定位能力，有大规模数据处理与分析实践经验者优先