超矩科技核心团队来自剑桥大学、康奈尔大学、浙江大学、香港中文大学等国内外顶尖高校，具备Amazon、蚂蚁集团等一线科技企业背景，拥有丰富的连续创业和产业落地经验。团队专注大模型优化、产品增长与商业化路径探索。 我们正在寻找一名优秀的AI算法工程实习生，参与基于大语言模型的创新产品开发。你将在经验丰富的顶级技术团队（前知名美国AILab核心成员）指导下，参与端到端AI系统的性能优化、Agentic系统开发以及评估体系设计等核心技术工作。 主要职责： -智能对话系统开发：基于大语言模型构建Agentic交互系统，实现自然流畅的人机对话体验。 -评估体系设计：建立完整的AgenticAI系统性能评估框架，设计合理的评估指标和测试方案。 -系统性能优化：针对端到端语音相关AI系统进行延迟和性能优化，提升系统整体效率，优化用户体验。 岗位要求： -具备大语言模型相关系统的实践经验，能够独立完成AI系统的优化与调优。 -熟练掌握Python，了解主流深度学习框架（如PyTorch、Transformers等）。 -具备良好的系统工程能力，包括系统级调试、性能分析与优化。 -能独立设计并执行AI系统输出的评估与验证流程。 -有自然语言处理相关项目经验。 -具备出色的问题分析与解决能力，能够在复杂项目中自我驱动。 -有语音处理、对话系统等相关经验者优先。 软技能 -优秀的问题分析和解决能力 -强烈的学习意愿和快速学习能力 -良好的沟通协作能力 -能够独立思考并提出创新解决方案 -注重细节，具备严谨的工程思维 该岗位支持远程办公，欢迎有志于AI工程创新的你加入我们的团队！

岗位职责： 1. 主导机器人核心算法的架构规划与工程落地，参与核心算法模块的设计开发及性能优化，负责关键功能在智能计算平台的部署测试与规模化应用； 2. 参与多模态融合感知技术研究，完成多源传感器数据融合的开发任务，制定跨平台兼容的技术实施方案； 3. 搭建面向机器人集群的分布式协同系统架构，解决异构硬件环境中的动态组网、资源调度冲突与故障隔离等关键技术难题； 4. 主导硬件适配层的研发工作（包括驱动程序、中间件及通信协议），构建传感器-计算单元-执行机构间的端到端实时优化路径； 5. 负责技术发展方向规划，牵头重大技术问题攻关；承担技术文档编写任务，支持学术成果输出与专利申请工作。 任职要求： 1. 通信、计算机、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历，能力突出者可适度放宽条件； 2. 主导完成过2个及以上完整量产项目的关键模块交付，深入掌握机器人系统核心技术体系： （1）感知层面：具备多传感器时空同步能力（在线标定与补偿算法）、模型嵌入式部署优化经验（如量化、融合策略）； （2）决策层面：熟悉实时调度机制（优先级抢占、资源预留）、分布式系统通信技术（DDS/SomeIP）； （3）执行层面：掌握运动控制闭环设计，具备实时操作系统（Preempt-RT/Xenomai）开发经验者更优。 3. 具备复杂硬件系统的调试经历： （1）能够处理传感器异常并设计降级运行策略； （2）有车规级或非标外设驱动开发经验（CAN/EtherCAT/航电接口）； （3）具备计算加速方案设计能力（GPU/NPU性能调优）； 4. 具备团队管理经验，拥有跨部门协作推进项目交付的能力，能按规范输出技术文档； 5. 符合以下条件者优先考虑： （1）具有机器人产品从原型研发到量产落地的全周期开发经验； （2）在ROS2/CyberRT等框架中参与过核心模块开发并有实质贡献； （3）具备技术团队管理经验，有跨职能协同交付实践经历。

工作职责  负责证件真伪识别算法的设计与开发（包括图像篡改分析、伪造痕迹检测、AI生成内容识别、压缩异常判断等）  开展证件图像的OCR信息提取、文本有效性验证及模板匹配/防伪特征识别  构建高效的人脸识别与人证一致性比对模块（适配多角度、光照变化、遮挡情况及不同手机摄像头质量）  研发活体鉴别技术（抵御照片、视频、屏幕翻拍攻击，支持动作验证与深度信息分析）  优化算法在移动端、服务端及边缘设备上的运行效率与资源消耗（降低延迟、内存占用和算力需求）  提升系统在复杂场景下的稳定性（如图像模糊、倾斜、局部遮挡等情况的处理能力）  与产品、前端、后端、风控及安全团队协同推进，制定验证逻辑、接口规范与误判应对策略  持续跟踪线上效果，汇总异常案例，推动模型迭代升级，降低误判率与误拒率 任职要求 必须/基本条件  具备计算机视觉、图像处理或深度学习相关专业本科及以上学历，具备扎实的数学与算法功底  掌握主流视觉模型、人脸识别与身份核验技术，熟悉CNN、Vision Transformer、ArcFace、FaceNet等方法  具备图像伪造或篡改识别经验，了解ELA分析、GAN检测、AI生成内容辨识等手段  熟悉OCR、文本识别、模板匹配及防伪标识检测相关技术  理解活体检测与反欺诈机制，掌握常见攻击方式及其防御原理  精通Python + OpenCV + PyTorch / TensorFlow，具备完整的模型训练到推理部署能力  具备较强的工程实现能力，能够完成模型性能调优与推理加速  注重细节，责任心强，能在复杂边界条件下做出合理判断 加分项  具备身份认证、KYC流程、反欺诈或风控系统实际项目经验  拥有多国证件、多语言环境下的算法落地实践经验  具备模型压缩、加速、量化或剪枝相关技术积累  熟悉分布式训练架构与高并发服务部署，有推理性能优化经验  在相关领域发表过论文或维护开源项目，具备一定技术影响力者优先

工作内容 1、负责AI算法的研发与优化，确保技术方案的创新性和实用性。 2、参与系统设计，与团队合作完成模块开发，保证代码质量和系统性能。 3、分析业务需求，设计算法解决方案，持续改进产品功能和用户体验。 任职要求 1、具备扎实的算法基础和良好的编程习惯，能够独立完成算法开发。 2、熟悉常用AI技术栈，能够高效实现算法模型的构建和部署。 3、具有良好的团队合作精神，能够有效沟通，协同解决技术难题。 岗位核心职责 1. 声音克隆与语音交互 -研发高逼真度语音合成（TTS）与语音克隆技术，实现个性化声音建模（如我的声音复刻）； -优化语音识别（ASR）与自然语言处理（NLP）的协同，支持实时对话交互。 2. 形象克隆与视觉生成 -基于GAN、3D重建等技术，开发高精度虚拟形象生成与表情/动作驱动系统（如我的形象建模）； -实现2D/3D虚拟形象与实时视频流的融合（如AI换脸、动态捕捉）。 3. 多模态交互系统 -整合语音、视觉、文本等多模态输入，构建智能交互逻辑（如根据对话内容驱动虚拟形象表情/动作）； -优化交互流畅度与用户体验，支持跨平台（APP、网页、小程序）部署。 产品：出行代驾商家数字人IP矩阵联盟：#自惠AI分身声音克隆+形象克隆+AI交案，以你的形象和你的声音合成AI视频。 在出行、代驾和商家等行业中，多个业务板块都会应用到AI算法工程师，下面为你详细介绍各行业具体的业务板块及应用场景： 出行行业 -路径规划与ETA预估：利用机器学习算法对时空轨迹数据进行处理，结合实时路况，为用户规划出最优路线，并精准预测到达时间，如高德地图和百度萝卜快跑就运用了此类技术。 -供需匹配与调度优化：借助强化学习和运筹优化算法，实现司机与订单的高效匹配，优化车辆调度，从而提高车辆使用效率，降低运营成本，滴滴出行和百度萝卜快跑均有相关应用。 -安全监控与风险控制：运用计算机视觉和传感器技术，实时监测驾驶员的状态，如是否疲劳驾驶、注意力是否集中等，同时识别道路上的行人、障碍物等，保障行车安全。此外，还能通过AI算法识别异常订单，防范欺诈行为，滴滴代驾和高德地图采用了这些技术。 -推荐系统：根据用户的历史行为、偏好等信息，为用户推荐合适的上车点、出行方式等，提升用户体验。 -运营补贴算法：通过分析市场供需情况、用户行为等数据，制定合理的补贴策略，提高平台的竞争力和用户活跃度。 代驾行业 -智能派单：利用AI算法根据司机的位置、服务评分、订单类型等因素，为司机匹配最合适的订单，减少司机的等待时间，提高接单效率，滴滴代驾和一些地方代驾公司都使用了智能派单系统。 -供需预测：结合历史订单数据、节假日、天气等因素，预测不同区域、不同时段的代驾需求，帮助司机合理安排工作时间和地点。 -司机状态监控：通过摄像头和传感器等设备，实时监测司机的面部表情、眼睛状态等，判断司机是否疲劳驾驶，并及时发出警报，保障行车安全。 -客服自动化：利用自然语言处理技术，打造智能客服机器人，自动回答乘客的问题，如预计到达时间、费用查询等，提高客服效率，降低人力成本。 -成本控制与业务拓展：通过算法模型对市场供需进行精准预测，合理调配资源，降低成本。同时，借助自然语言处理技术，开发新的应用场景和服务模式，如语音下单、定制化代驾套餐等，拓展业务。 商家行业 -智能客服：构建基于大模型的电商对话理解系统，实现客户咨询的实时意图识别，如售前咨询、投诉处理、订单查询等，为客户提供及时、准确的服务，提高客户满意度。 -个性

①参与公司业务产品需求的开发和维护工作 ②从事功能模块开发与系统架构设计、编码，保证项目按照时间和质量完成 ③完成要求的技术文档编写 ④与团队成员一起参与产品的全生命周期管理 ①2年以上机器人领域(有agv、自动驾驶)算法从业经验 ②掌握以下一项或几项：SLAM算法，运动规划算法，控制算法 ③掌握机器人模型建模方法，熟悉刚体动力学 ④扎实的数学基础：线性代数、概率统计、数值优化； ⑤熟悉一种或多种仿真工具：carla,gazebo,mujoco,carsim等 ⑥熟练掌握一门编程语言c/c++/python/matlab

一、岗位职责 协助实现和调试基础强化学习算法（如PPO、TD3、SAC等）的训练脚本，包括奖励函数、初始化函数、终止函数及观察空间的配置与修改。 协助完成一些其他AI相关事项的开发和调优（如大模型）和售前工作。 二、任职资格 1、熟练掌握Python，能使用NumPy/Pandas等进行数据处理；了解或使用过至少一种深度学习/强化学习框架（如PyTorch、TensorFlow、Stable-Baselines3等）。 2、学习能力强，动手能力好，责任心强，能在指导下快速理解需求，愿意在AI方向持续投入与成长。 3、具备良好的数学与基础理论功底，理解概率论、线性代数、最优化等基础概念，对强化学习基本原理（如MDP、状态、动作、奖励、价值函数等）有初步了解。

工作职责 1.负责将SLAM和感知团队训练的PyTorch/ONNX模型（如车牌识别LPR、语义分割）移植到嵌入式平台。利用TensorRT进行推理加速，确保关键算法满足实时性要求。 2.实施PTQ（训练后量化）和QAT（感知量化训练），将FP32模型压缩至INT8。与SLAM工程师配合，在保证定位精度的前提下，大幅降低显存占用和功耗。 3.针对工具链不支持的特殊网络层，利用AI工具辅助编写高性能的CUDAKernel或C++实现。 4.监控边缘端的GPU/CPU/内存占用，通过多流（Multi-stream）优化和内存管理，确保视觉识别与激光SLAM不发生资源抢占，保障系统稳定性。 任职资格 1.计算机、电子信息相关专业统招本科及以上学历。 2.精通TensorRT工具链，熟悉ONNXRuntime。有实际将模型部署在Jetson平台的量产经验。 3.精通C++/CUDA编程。具备AI辅助开发能力，能利用AI将Python推理代码快速重构为高性能C++推理代码。 4.熟悉主流量化策略，能独立分析并解决量化带来的精度损失问题（如某层激活分布不均导致的溢出）。 5.理解ROS2节点机制，能够将优化后的推理引擎封装为标准的ROS节点，并支持零拷贝（Zero-copy）图像传输。

岗位职责: 1. 负责低空光电探测设备的总体需求分析与论证工作； 2. 承担低空光电探测设备系统总体方案的设计任务； 3. 为系统预研及型号项目申报提供专业技术支持； 4. 制定系统仿真分析的边界条件，并开展结果校核工作； 5. 组织系统产品在设计、投产、调试、测试至交付全过程的技术与状态管理； 6. 主导系统研发团队的组建与日常管理工作。 任职资格: 1. 学历及专业：硕士研究生及以上，兵器类、电子信息类、计算机类等相关专业优先； 2. 年龄要求：45周岁以下； 3. 技能要求：熟悉科技产品研发流程与质量控制体系；有主持至少一项科研项目或新产品开发的实际经验；掌握光、机、电、算、软相关常用软件，具备多学科联合仿真的流程管控与结果评估能力；具备较强的沟通协调能力和团队合作意识； 4. 工作经历：社会招聘人员需具有一年及以上相关工作经验。

（一）岗位职责： 1.基于开源大模型开展行业相关数据清洗与专业知识融合，实施模型微调以增强其在特定领域的应用表现； 2.承担AI技术在行业场景中应用的需求调研、可行性分析及技术方案设计工作； 3.针对团队优化类问题，结合实际业务需求，输出完整的技术解决路径； 4.跟踪行业前沿技术进展，推动团队技术能力提升并完成知识沉淀。 （二）岗位要求： 1.运筹学、数学等相关专业背景，硕士及以上学历（能力突出者可放宽至本科学历），具备至少3年算法研发经验； 2.具有扎实的编程基础（熟练掌握C++/Python等至少一门语言），熟悉主流机器学习或深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等； 3.拥有NLP实际应用场景经验，如文本分类、信息抽取等任务实践； 4.深入理解主流大语言模型的原理与技术差异，有相关项目落地经验者优先考虑； 5.具备铁路交通领域从业经历者优先； 6.主动性强，思维敏捷，具备优秀的沟通表达、自主学习及业务理解能力。

岗位职责： 1. 多模态大模型研发与迭代：面向智能驾驶车辆场景，开展云端多模态大模型的构建与持续优化，整合视觉、激光雷达、毫米波雷达、语音、文本以及时序传感器数据，专注于模型性能、精度、推理效率及泛化能力的提升，支撑高阶自动驾驶功能的实际应用。 2. 算法集成：推进VLN算法与底盘及其他系统接口的联调开发，实现算法在真实设备上的部署与验证，持续优化算法表现，解决复杂动态环境中的路径规划与语义理解挑战。 3. 技术调研与创新突破：密切关注全球范围内多模态大模型与自动驾驶AI领域的最新进展，包括跨模态融合方法、端云协同推理等方向，开展前瞻性技术研究与可行性验证，推动核心技术专利布局与自主技术优势形成。 4. 模型部署与工程化落地：配合工程团队完成大模型在云端的封装、加速（如量化、剪枝、知识蒸馏）及上线部署，提升模型在大规模算力平台下的运行效能与稳定性。 5. 探索传统规划算法与强化学习相结合的导航策略，实现多车协同作业能力，增强导航系统在动态变化环境中的适应性与鲁棒性。 任职要求： 1. 硕士及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、机器学习、自动化、电子信息工程等相关专业背景，具备3年以上多模态大模型或自动驾驶AI相关研发经历； 2. 具备扎实的机器学习与深度学习理论功底，熟练掌握Transformer、BEVFusion等主流架构，深入理解多模态数据融合的关键技术，如跨模态对齐、特征融合与模态间转换； 3. 熟悉主流深度学习框架（如PyTorch），具备良好的编程能力（Python/C++）； 4. 有模仿学习、强化学习相关经验者优先考虑； 5. 具备自动驾驶背景下多模态模型研发实践经验者优先（例如基于视觉与激光雷达的感知融合、语音与文本驱动的决策模型），了解自动驾驶系统中感知、决策与规划模块的技术衔接逻辑； 6. 有使用Carla、AirSim等仿真平台经验者优先； 7. 具备独立分析和解决问题的能力，对新兴技术保持敏感，能够快速吸收并更新自身知识体系。

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工厂新部门新产线急招实习储备干部 [烟花]企业生产：笔记本、平板，蓝牙耳机，手机等电子产品。 [太阳]招聘岗位:测试员，质量管控，安全管理实习储备干部（新产线线长，拉长，组长） [烟花]招聘要求：男女不限，年龄16-48周岁！身体健康，无残疾，会识字即可。（纹身，案底，均可安排入职） [红包]薪资待遇: 小时工：26元/小时 综合工资月7200+（可短期+提前7天申请离职） 正式工：底薪2850_3290+平时加班1.5倍+周六周日双倍+节假日3倍+五险一金+绩效+岗位津贴，综合工资6800-7500+（） [玫瑰]上班时间：每天8--10小时=月保底240-260个工时（加班自愿，加班有加班工资） [勾引]食宿情况：企业免费提供4-6人间的空调间（水电费平摊）独立卫生间、淋浴间，空调，洗衣机，吃食堂免费，吃饱为止。

公司全称：攀枝花东森新材料科技有限公司 岗位：球磨车间主任 岗位要求：球磨相关整套设备，熟悉人员调度，工作整体安排. 薪资待遇：面议 岗位职业：40-55岁 工作地点：攀枝花钒钛高新技术产业开发区钒钛大道58号

岗位职责： 1.负责海量业务数据的清洗、整合与特征工程，构建高质量数据挖掘分析基础 2. 运用统计建模、机器学习等方法开展用户行为分析、风险识别或业务趋势预测等专项挖掘任务 3. 设计并实现数据挖掘模型，持续优化算法效果，推动模型在实际业务场景中的落地应用 4.与产品、运营、技术团队紧密协作，将挖掘成果转化为可执行的业务策略或系统功能 5. 编写规范的技术文档与分析报告，向业务方清晰传达数据洞察与建议 任职要求： 1.熟悉Python/SQL，掌握Scikit-learn、Pandas等主流数据挖掘工具，了解Hadoop/Spark者优先 2.具备扎实的统计学与机器学习基础，能独立完成从问题定义到模型部署的全流程工作 3.逻辑思维清晰，具备良好的数据敏感度和业务理解能力，能将技术语言转化为业务价值 4. 学历不限，经验不限，欢迎具备相关项目实践或竞赛经历的优秀人才加入

工作职责 1. 全面负责冰晶石生产线的运行管理，组织制定并实施生产计划，确保完成公司下达的产量与质量指标。 2. 主导生产环节的成本控制与数据统计分析，通过工艺改进、减少原材料浪费等手段提高整体生产效率。 3. 统筹车间人员排班与团队建设，构建高效协同的工作模式，保障产线全天候平稳运行。 4. 建立健全车间安全与环保管理体系，定期开展风险排查和员工培训，确保生产活动满足国家及行业标准要求。 5. 完成管理层安排的其他专项工作，推进部门间协作及生产流程的持续改善。 任职要求 1. 具备10年以上生产管理经历，有化工或选矿类企业工作经验者优先考虑。 2. 熟悉基本化工生产工艺，具备新工艺流程的学习与落地执行能力。 3. 具备良好的跨部门沟通与协调能力，能灵活应对生产现场的突发情况。 4. 能够接受驻厂工作（工作地点：攀枝花市米易县兴辰钒钛厂区，提供食宿）。

岗位职责： 1. 协同团队成员，参与公司图像识别方向的算法研发，持续维护并优化现有代码架构。 2. 负责数据采集规范制定、算法方案设计、样本预处理、模型训练与调优等工作。 3. 完成产品核心算法功能开发，承担算法模块的设计、性能提升及部署实施任务。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机相关专业背景，具有一年以上深度学习领域开发经历； 2. 精通图像增强技术、OpenCV工具库、机器学习方法及CNN网络结构； 3. 具备扎实的算法实现能力，掌握常用数据结构与经典算法； 4. 熟练使用至少一种编程语言：Python、C/C++； 5. 掌握主流深度学习框架，如Pytorch、TensorFlow等； 6. 有实际项目经验者优先，包括但不限于人脸识别、图像分割、目标检测与跟踪、图像生成等方向； 7. 熟悉模型部署流程，具备落地应用经验者优先考虑。

岗位职责： 1、从事MLCC相关的工艺技术、设备运维、现场管控、品质服务、质量体系、非标设备设计、窑炉运维与技改等岗位工作 2、承担相应岗位职责，聚焦精细化管理、设备优化创新、质量改善、工艺改进等方面 岗位要求： 1、本科及以上学历，具备MLCC行业工作经验 2、具有创新意识、组织协调能力，态度积极进取，认同企业价值观 3、工作地点：广东潮州、四川德阳、南充

岗位职责： 1、配合研发部门负责人推进项目全流程的跟踪与管理； 2、协助开展任务进度监控，把控关键节点，协调各方相关人员，确保项目/产品信息及时准确传达； 3、对接客户或内部部门，确认需求内容并推动需求分析工作； 4、承担系统功能展示任务，面向客户进行演示说明及问题解答； 5、熟悉公司产品与系统运行逻辑，定期整理维护相关问题记录及操作文档； 6、落实上级安排的其他工作任务； 任职要求: 1、电子、通信或相关专业，本科及以上学历； 2、执行力强、注重成果输出，具备良好的心理承受能力，能适应高强度工作节奏； 3、具备团队协作精神，性格亲和，沟通顺畅，坚持原则，工作认真细致； 4、熟练掌握常用办公软件工具； 5、职业操守良好，具有全局意识，作风严谨，思维敏捷； 6、工作思路清晰，行事简洁高效、注重细节，严格遵守岗位保密规范；

岗位职责： 1. 主导机器人核心算法的整体架构设计与工程落地，参与核心算法模块的开发及性能优化，承担关键功能在智能计算平台的部署验证与量产应用； 2. 参与多模态融合感知技术研究，完成多传感器数据融合功能开发，制定跨平台兼容性解决方案； 3. 搭建面向机器人集群的分布式协同系统架构，应对异构硬件环境中的动态组网、资源竞争和故障隔离等挑战； 4. 主导硬件适配层开发（包括驱动、中间件及通信协议），构建传感器-计算单元-执行机构的端到端实时优化体系； 5. 负责技术路线规划，牵头重大技术难题攻关；承担技术文档编写工作，支持学术论文发表与专利申请。 任职要求： 1. 通信、计算机、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历，能力突出者可适度放宽条件； 2. 主导过不少于2个完整量产项目的关键模块交付，深入掌握机器人系统核心技术体系： （1）感知：具备多传感器时空同步能力（在线标定/补偿算法）、模型嵌入式部署优化经验（量化/融合）； （2）决策：熟悉实时调度机制（优先级抢占/资源预留）、分布式系统通信协议（DDS/SomeIP）； （3）执行：掌握运动控制闭环实现方法，有实时操作系统（Preempt-RT/Xenomai）开发经验者更优。 3. 具备复杂硬件系统的调试经验： （1）能够处理传感器异常并设计降级策略； （2）具备车规级或非标外设驱动开发能力（CAN/EtherCAT/航电）； （3）具备计算加速方案设计经验（GPU/NPU性能调优）； 4. 具备团队管理与项目推动能力，拥有跨部门协作交付经历，能按要求输出规范技术文档； 5. 符合以下条件者优先考虑： （1）具备机器人产品从原型研发到量产落地的全周期开发经验； （2）在ROS2/CyberRT等框架中参与过核心模块开发或贡献代码； （3）具备技术团队管理经验，有跨部门协同推进项目成功交付的实践。

一、硬性技术能力 1.**编程与框架** -精通Python/C++，掌握PyTorch/TensorFlow框架，具备大规模分布式训练（如Megatron、DeepSpeed）及模型部署实践经验者优先 -熟悉主流Agent开发工具链（如LangChain、AutoGPT、MetaGPT、LlamaIndex），并具备二次开发能力。 2.大模型与Agent技术 -深入理解Transformer、BERT、GPT等模型架构，掌握RAG与Prompt工程优化方法，具备大模型全流程预训练、微调、RLHF等算法经验者优先 -熟悉多智能体系统（Multi-Agent）设计，包括协作/竞争机制、通信协议、博弈论等相关内容。 3.工程落地能力 -具备向量数据库（Milvus/PGVector）、API开发（FastAPI/Flask）及容器化（Docker）部署实际经验。 -了解模型压缩、量化及推理加速技术（如vLLM）。 二、学术与项目背景 -学历要求：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学等相关专业（特别优秀或来自顶尖企业者可放宽至本科）。 -项目经验： -有Agent框架开发（如AutoGen、ChatDev）或AI客服相关项目经验者优先 -具备海外项目经历者加分 合适再投递简历哦～

负责障碍物、目标、场景等感知任务的相关开发工作，稳定提供感知输出结果；同时承担传感器数据接入中间件（CyberRT/ROS/MDC）及配套驱动的开发与测试，确保满足下游模块使用需求 岗位要求： 1. 计算机、车辆工程、自动化等相关专业本科及以上学历 2. 掌握点云处理技术（PCL/Open3D），熟悉多传感器时空标定与融合方法 3. 了解Camera/LiDAR/Radar传感器特性及其标定流程 4. 精通C++/Python，具备Linux环境下的开发与调试能力 5. 具备以下至少一项中间件开发经验： a) Apollo CyberRT驱动开发 b) ROS/ROS2通信框架应用 c) MDC平台开发 6. 加分项： a) 熟悉自动驾驶系统整体架构（涵盖感知、预测、规划全链路） b) 拥有量产级别L2+/L3项目实际落地经验