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[]通知：南昌新思考，16-23岁只要确定不是学生不上学了，可以提供在超市或者是饭店上班的发薪凭证和老板的聊天记录，现场会查，或者是和老师家长之前的聊天证明不上学的都可以发确认一下，再出发，请知悉[抱拳]。

一、工作内容 1、为应届毕业生、在校生提供实习工作。包括行政文员类、见习销售类、基础管理类、人力资源类，并提供实习证明。 2、从公司基层开始在公司各部门轮岗学习，熟悉各部门的运作情况，配合领导做好衔接工作。 3、一经录用，公司将提供完善的专业培训，并有优秀经理一对一指导学习(带薪培训，阶段性学习)，后期公司根据个人的兴趣、能力、优势，进行相应的定岗。 二、福利待遇: 1.公司提供公开人才晋升机制，广阔的职业能力提升平台，以及职位的晋升平台和人才培养发展计划。 2.公司定期提供主管岗位竞聘选拔，为员工提供更广阔发展空间(公司介绍、组织架构、薪酬体系、企业文化、公司产品讲解) 3、表现优秀者可参加2-4次的集团会议。 四、工作时间： 上午8:00-12:00；下午：14:00-18:00

岗位职责： 1、开展无人机巡检中视觉算法的研发工作，涵盖目标检测、图像识别、语义分割、三维重建等方向，增强无人机在复杂环境中对电力线路、油气管道、建筑设施等巡检对象的识别与分析能力。 2、参与无人机巡检算法平台的整体架构设计及性能优化，确保视觉算法高效嵌入平台系统，支持算法的快速上线与持续迭代。 3、结合无人机搭载的相机及其他传感器特性，完成算法的适配性调整与性能调优，保障视觉数据采集和处理过程的稳定性与精确度。 4、针对巡检过程中常见的光照变化、遮挡干扰、背景杂乱等问题，探索并实施创新性的视觉处理方案，提升任务执行的可靠性与智能化程度。 5、开展视觉算法的性能测试与优化工作，利用数据挖掘与分析手段，持续改进算法在精度、速度和鲁棒性方面的表现。 任职要求： 1、计算机科学与技术、电子信息工程、模式识别、图像处理、人工智能等相关专业背景，硕士及以上学历优先；对于本科毕业但具备扎实项目经验的优秀人才也可酌情考虑。 2、掌握目标检测（如 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等）、图像分割（如 U-Net、Mask R-CNN 等）、图像匹配与定位等主流视觉算法原理，并有实际项目落地经验；了解无人机飞行机制、传感器参数及通信协议，能结合具体巡检场景进行算法开发与设计；具备良好的数据处理能力，可完成图像数据的清洗、标注、增强等预处理操作，并对算法输出结果进行有效分析与评估。 3、具有2年以上计算机视觉或深度学习相关领域项目经验，曾主导或参与至少1个与无人机巡检、机器人视觉、智能监控等相关的视觉算法项目。 4、具备出色的逻辑思维与问题解决能力；拥有良好的团队合作意识和沟通协调能力，能够与硬件、软件、产品等多部门协同推进项目进展。

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岗位职责： 1、依据算法需求，协助完成相关领域原始数据的搜集、筛选与整理工作； 2、运用标注工具对数据进行高精度标注（包括分类、目标检测、语义分割、关键点标注等）； 3、配合参与算法的验证与测试环节。 技能要求： 1、大三及以上在读学生，大专及以上学历，计算机、数学、视觉分析等相关专业优先考虑； 2、工作细致耐心，能够适应重复性任务，对数据准确性具备强烈责任意识； 3、具有良好的沟通能力及团队合作精神。 其他说明： 1、如需终止实习，须提前3天提交结束申请。

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下午找一个临时工也可以干。

一．岗位职责 1. 参与智能家居场景下大模型Agent的架构设计与落地应用，打造涵盖意图理解、复杂任务分解、多步逻辑推理、工具调用（ReAct）、记忆机制及智能推荐能力的端到端系统。 2. 采用SFT、强化学习等后训练技术优化垂直领域模型，增强其在多步推理、指令遵循、工具使用和专业问答方面的表现。 3. 基于实际数据反馈构建高质量训练样本，设计奖励机制与迭代优化策略，结合PPO/GRPO等算法搭建强化学习驱动的模型演进路径。 4. 关注大模型与智能体方向的国际最新进展（如多智能体协同、长上下文建模、思维链等），推进先进技术在业务中的实践与转化。 5. 深入洞察智能家居业务需求，沉淀可复用、模块化的算法能力，协同产品与工程团队，持续推动业务升级与技术落地。 二．任职资格 1. 计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备扎实的数据结构与算法功底，3年以上相关领域工作经验。 2. 精通Python编程，熟练运用PyTorch等主流深度学习框架，具有良好的编码规范与工程实现能力。 3. 熟悉大语言模型完整训练流程（Pre-train/CPT/SFT/RLHF），掌握常用训练与推理框架（如Megatron-LM、DeepSpeed、vLLM、Sglang等）。 4. 掌握强化学习基本原理，熟悉PPO、DPO、GRPO等核心算法，有基于RLVR的强化学习训练经验者优先考虑。 5. 具备前沿技术敏感度，能将先进算法与实际业务深度融合，产生可衡量的技术价值。 6. 拥有良好的团队协作意识，工作主动性强，学习速度快，能够高效验证新思路并推动技术迭代。 三．加分项 1. 主导过基于ReAct或FunctionCall机制的Agent类生产项目开发。 2. 在大规模模型训练中具备数据合成或强化学习实战经验。 3. 在开源社区贡献过具有广泛影响力的技术项目。

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