岗位职责 1.负责大型多旋翼飞行器飞控系统需求分析，明确载重适配、抗风性能、续航控制等核心指标，完成飞控架构设计与方案论证；​ 2.主导飞控算法开发，包括飞行力学建模、控制律设计、姿态解算、电机协同控制、轨迹规划（含避障逻辑）等，适配多旋翼构型；​ 3.构建飞控算法库、测试用例库，优化研发工具链（如基于 MATLAB/Simulink 的快速原型开发流程），提升研发效率。 4.负责无人机控制系统的总体设计，分解动力系统，机械结构，传感器等模块需求，并完成控制系统需求的验收和验证； 5.无人机控制系统的建模分析和动态性能分析，进行控制器参数整定和控制器性能优化； 6.制定飞控系统测试方案，包括地面台架测试（电机响应、负载模拟）、半实物仿真、户外试飞及故障注入测试；​ 任职要求 1.自动化、控制工程、航空航天、机械和电子等相关专业，本科5年，硕士3年以上工作经验；特别优秀者可放宽工作经验年限要求。 2.熟练掌握控制系统频域设计方法，控制系统的稳定性、鲁棒性分析方法，数字系统建模方法和设计方法； 3.掌握飞行力学、多旋翼动力学、 PID/MPC 等控制算法、多源传感器融合； 4.掌握MATLAB/Simulink，ROS等工具，有PX4飞控二次开发经验，并能独立开展飞控编程工作，可熟练使用C++语言进行嵌入式开发； 5.具备跨团队沟通与问题解决能力，能适应户外试飞与项目节点，有安全风险意识； 6.可阅读英文技术文档。 加分项 1.有无人机控制/机器人控制/车辆控制/电机控制相关项目经历优先 2.具备决策规划/定位算法的开发和工程应用经验； 3.具备很强的组织能力（做过重要比赛的team leader) 4.在高水平国际会议、期刊上发布过相关文章；

主要职责： 1.负责大规模视觉模型的研发工作，涵盖图像编辑、画质增强等方向。 2.持续跟进计算机视觉领域的前沿技术，并推动其在实际项目中的应用。 3.协同开发团队，推进大模型在手机端的部署与落地。 4.配合团队成员完成其他相关任务，支持手机业务方向的视觉效果优化与迭代。 职位要求： 1.计算机科学、电子工程、图像处理、计算摄影或图形学等相关专业硕士及以上学历。 2.熟练掌握至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。 3.熟悉计算机视觉常用算法与模型，包括CNN、Transformer及diffusion模型等。 4.具备扎实的编程基础，精通Python、C++等编程语言。 5.在顶级会议或期刊发表过相关研究成果者优先考虑。 6.具备良好的沟通能力和团队协作意识。 7.仅面向27届学生开放，需实习半年以上，且导师知情并同意。

岗位职责 1. 负责工业自动化体系中上位机软件的架构设计与开发，实现与PLC、传感器等设备的通信对接，完成数据采集、控制指令传输等功能 2. 主导AOI（自动光学检测）核心算法的调试、验证及迭代优化工作，对现有检测算法与软件系统进行分析调优，持续提升缺陷检出率并降低误报率 3. 协同开展图像数据采集、标注标准制定及训练样本构建，支撑深度学习模型的训练与实际部署应用 4. 参与工业机器人/人形机器人控制程序的开发、调试与性能调优，提升运动精度与作业执行效率 任职资格 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、电子信息、模式识别等相关专业背景 2. 熟练掌握C++编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础，具有良好的代码设计能力，能够编写高效且易于维护的程序代码 3. 熟悉Windows平台下基于Visual Studio、Qt或MFC框架的上位机软件开发流程 4. 掌握多线程编程、Socket网络通信、串口通信（如Modbus、TCP/IP）以及动态库封装等核心技术 5. 了解深度学习基本原理，熟悉TensorFlow、PyTorch等主流框架，具备模型集成协作经验者优先考虑 6. 具有机器人控制或运动控制相关开发经历，熟悉常见机器人ROS系统及通信协议者优先

岗位职责： 1、开展深度学习算法的研究与落地实施，涵盖模型训练与优化、推理性能调优、核心算子开发等工程化应用； 2、承担深度学习框架在华为自研AI芯片NPU上的移植与适配工作，参与海思CANN平台的算子研发任务； 3、持续跟踪行业前沿技术动态，评估新技术的可行性与成熟度。 任职要求： 1、精通Python/C/C++编程语言； 2、熟练掌握至少一种主流深度学习框架，如Mindspore、Caffe、Tensorflow、Pytorch等； 3、了解常见模型结构特性，包括图像分类（ResNet、MobileNet）、目标检测（YOLO/SSD/Faster/Mask RCNN）、语义分割（DeepLab、Unet）、自然语言处理（Transformer/Bert/LSTM/GRU）以及推荐系统（Wide and Deep）等； 4、掌握大模型微调与部署流程，熟悉llama、qwen、glm等系列大语言模型的实际应用； 5、熟悉模型训练全流程，具备实际模型训练经验与调优能力，了解Pytorch框架底层机制； 6、具备良好的抗压能力、沟通协作能力和动手实践能力，乐于接受挑战，积极面对创新与变革，对人工智能领域具有高度热情； 7、具备以下条件者优先考虑： a. 熟悉计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐等方向的模型算法； b. 对GPU架构有深入理解，具备扎实的CUDA编程与性能优化经验； c. 拥有X86/ARM等不同计算平台的性能调优经历； d. 参与过深度学习框架的开发或性能提升项目，如Mindspore、Tensorflow、Pytorch等； e. 具备异构计算、高性能计算（HPC）、编译器等相关领域开发背景； f. 熟练使用Nsight System、Nsight Compute、DL Prof、perf等性能分析工具； g. 有大模型相关项目实践经验者优先。

岗位描述：聚焦“智能选品”中的“商品趋势识别+潜力爆款预测”技术，基于海量电商与社媒图文数据，构建多模态算法模型，驱动选品与推荐业务。岗位职责：模型训练与开发设计并实现商品图像、标题、评论等多模态融合算法，构建趋势建模与潜力评分模型持续优化模型结构与特征，提升预测准确率核心算法实现&部署负责商品热度预测、潜力商品建模、图文打分等核心算法的开发和落地搭建模型训练、验证、上线一体化流程，保障线上稳定运行设计商品榜单生成与候选池排序策略，输出可解释性指标，特征工程&数据标注与爬虫及产品团队协作，定义原始输入特征、样本生成与标注策略开发、维护特征提取、清洗模块，提升数据质量技术研究与策略演进跟踪国内外前沿模型及选品趋势结合业务场景做策略升级，推动技术持续演进。任职要求：1，本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业；2，至少2年机器学习、算法设计和模型训练的经验；3，熟练掌握Python、Pytorch/TensorFlow，有商品类或用户行为建模经验；4，具有以下相关项目经验者优先：Agent开发数量掌握Lanchain多模态表示学习（如图文融合、视觉评分、文本理解）趋势建模（如时间序列分析、热度增长率分析）情绪分析/评论挖掘/标签生成/商品知识图谱构建推荐系统模型开发和算法设计。具备良好的业务理解能力，能与产品、数据工程团队高效协作；加分项：1，有内容平台、选品系统、榜单/热度预测等相关经验；使用过CLIP、BLIP、LLaVA、PaLM等大模型做图文理解；2，有内容建模/商品预测类数据处理经验。岗位亮点：面向真实业务目标，参与“商品趋势识别+潜力爆款预测”建模；多模态数据输入，接触真实社媒+电商图文数据；强协同：产品、爬虫、推荐系统、前端共同推进；模型结果可直接转化为榜单、评分、SaaS能力，闭环性强；项目阶段早，未来可向算法负责人方向成长。

岗位职责： 1、负责机器人的感知开发、目标检测、判别与6D位姿估计； 2、构建多模态感知系统（高分辨率变焦RGB + LiDAR ± 热成像/偏振），应对强光、密集遮挡与动态背景； 3、设计“广角粗筛 + 长焦精检”两阶段检测架构，兼顾覆盖率与精度； 4、利用合成数据（Blender/Unity数字孪生）生成带物理光照与遮挡的标注数据集； 5、优化模型在Jetson Orin等边缘设备上的推理性能（TensorRT、INT8量化等）。 任职要求： 1、硕士及以上学历，计算机视觉、人工智能、自动化等相关专业，2年以上相关经验； 2、熟悉机器学习、计算机视觉、数据分析中一项或多项，精通YOLOv8/v10、RT-DETR、Mask R-CNN、SAM等主流检测/分割模型； 3、有6D位姿估计（PVN3D、HybridPose、EPro-PnP）或点云配准（ICP、FPFH）实战经验； 4、熟悉多传感器标定、时间同步与融合策略； 5、具备模型压缩、部署及性能调优经验（ONNX/TensorRT/OpenVINO）； 加分项：有农业图像处理、高空遥感、或强反光场景项目经验。 岗位福利： 周末双休、13薪、五险一金、出差补贴、团建活动、节日福利、股权激励

任职要求： 1. 硕士研究生及以上学历，信号处理/人工智能相关专业； 2. 具有信号处理方向的研究背景，具备不少于2年的人工智能算法研发经验； 3. 熟悉嵌入式软件开发流程者优先考虑。 岗位职责： 1．开展信号与信息智能化处理算法的研发工作； 2．承担雷达数据的采集、预处理、分析建模及深度挖掘，并完成算法验证与实际应用转化； 3．跟踪并实现雷达领域智能前沿技术的技术攻关； 4．协同高校资源推进联合算法研究项目。

职位描述： 我们正在寻找一位有经验的AI工程师，加入我们的团队，负责开发和优化基于AI的解决方案，帮助传统钣金工厂提升效率和竞争力。 岗位职责： 1.负责开发和维护AI模型，确保其准确性和高效性。 2.利用自然语言处理技术，生成定制化的解决方案。 3.整合和调用第三方AI接口，如OpenAIAPI。 4.分析和处理数据，训练和优化模型。 5.与产品经理和前端、后端团队紧密合作，确保平台的顺利上线和持续优化。 任职要求： 1.本科及以上学历，计算机科学、人工智能或相关专业。 2.至少3年以上AI相关工作经验。 3.熟悉主流的机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。 4.有自然语言处理相关经验者优先。 5.熟悉数据处理、特征工程和模型优化。 6.具备良好的团队协作和沟通能力。 7.有相关项目实践经验者优先。 工作地点： 薪资待遇：

【岗位职责】 1.多模态算法研发：负责基于课堂视频的AI分析系统核心算法研发，涵盖计算机视觉（CV）、语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）等多模态技术，实现对学生出勤、专注度、教师行为、教学内容等维度的自动化识别与量化分析。 2.行为识别模型开发：设计并优化基于视频的人体姿态估计、动作识别、目标检测（YOLO/DeepSORT）等模型，用于分析教师移动轨迹、手势动作、学生抬头率、低头行为等教学行为特征。 3.语音与内容理解：构建高准确率的课堂语音识别（ASR）系统，结合NLP技术进行教学内容主题提取、关键词识别、提问频率统计与知识覆盖分析，支持教学过程的语义化理解。 4.多模态融合与智能分析：探索视觉、语音、文本等多模态信息的融合策略，提升行为识别与教学分析的准确性；探索VQA（视觉问答）或多模态大模型在教学场景中的应用，支持智能问答与教学反思辅助。 5.算法工程化落地：推动算法在边缘设备（如Jetson）或云端的部署优化，关注模型轻量化、推理效率与稳定性，确保在真实教室环境中的高效运行。 6.技术调研与前沿探索：跟踪AI+教育领域的最新技术进展（如多模态大模型、行为理解、教育知识图谱），持续推动产品技术升级。 【经验背景】 1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、模式识别、自动化等相关专业，3年以上VL算法研发经验。 2.具备完整的计算机视觉项目经验，熟悉目标检测（YOLO系列）、人体姿态估计（OpenPose、HRNet、MediaPipe）、行为识别等主流算法。 3.有语音识别（ASR）或NLP项目经验者优先。 4.熟悉Whisper、Wav2Vec、BERT、LLM等模型者更佳。 【专业技能】 1.精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备扎实的算法实现与调优能力。 2.熟悉OpenCV、FFmpeg等音视频处理工具，具备视频流处理经验。 3.掌握模型压缩、量化、边缘部署（TensorRT、ONNX）等工程优化技能。 4.对多模态学习、视觉-语言模型（如CLIP、Qwen-VL）有实际研究或应用经验者优先。 5.熟悉常用数据处理与分析工具（Pandas、NumPy、SQL），具备良好的工程规范意识。 【能力素质】 1.具备强烈的技术自驱力与问题解决能力，能独立完成从算法设计到落地的全流程。 2.良好的跨团队协作能力，能与产品、前端、后端、硬件团队高效沟通。 3.对教育行业有热情，理解高校教学场景，具备一定的教育数据敏感度。 4.具备优秀的文档撰写和技术表达能力，能清晰输出技术方案与设计文档。 【加分项】 有多模态大模型（VL）或VQA项目经验，并在实际场景中落地。 ---------------------------------------------------------------------------------------------- 【公司背景】 我们是一家专注于高等教育大数据领域的咨询服务公司，我们拥有： 1）行业领军地位：成立于2006年，是产业开拓者和领跑者，已深耕高等教育19年； 2）超半数的市场占有率：服务了北大、浙大、复旦等超过1600所院校，拥有超50%的市场占有率； 3）权威和公信力的官方认定：中国科协、人社部、司法部、世界经济合作与发展组织等机构的研究合作单位，并是北大、北师大、清华等高校的产学研基地；就业蓝皮书数据及《中国-世界高等教育趋势报告》核心议题得到了权威媒体的广泛报道； 4）数据改变教育，我们的工作价值体现是推动中国高教发展。 【团队介绍】 作为公司核心团队之一，我们是一支年轻、充满活力的团队。在这里，没有森严的等级，只有开放的讨论；没有无意义的加班，只有灵活的工作节奏（灵活上下班时间，拒绝996！）。我们采用扁平化管理。无论是技术探讨还是业务决策，每个人都能参与其中。我们鼓励持续学习，并会提供行业前沿的培训资源、定期的知识分享会，以及充足的试错空间，让你在实战中快速提升。如果你渴望一个轻松但不松懈、自由但有追求的工作环境，与一群聪明、有趣的伙伴共同进步、做有意义的事，欢迎加入我们！ 【福利待遇】 1.极具竞争力的薪酬体系 基本工资+绩效奖金+年终奖+餐补，叠加节日福利，让你的努力获得丰厚回报。 2.顶尖团队，快速成长 加入全成都最高配的高等教育+AI研发团队，氛围轻松，拒绝内卷。全程参与高校核心项目，站在更高起点，快速成长，拓宽视野。 3.超Nice的日常福利 ·下午茶：工间补给+不定期加餐，吃胖了可不算工伤哦~ ·快乐团建：部门聚餐、不定期主题活动，工作也要尽情放飞自我！ ·贴心关怀：带薪年假+司龄福利假，年度体检，婚礼&生育礼金，儿童节福利……全方位关注你的生活。

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负责自动化设备的日常维护和检修，接受无经验（前期有培训，免费，带薪） 薪资待遇： 1、学徒实习期工资24/小时，实习期1-2个月，在岗培训，入职有老员工教，月薪6500-8000，转正：4000底薪+绩效1200+加班津贴+技能津贴1500+绩效+住房补贴500，月保底8000-12500，每月10号发薪。 2、吃饭：三餐免费，菜品多样，自由选择。 3、住宿：免费公寓式宿舍，4-6人/间，空调，热水器，无线网，独立卫生间，独立阳台。 4、工作时间：8-17点，中间吃饭休息2小时，加班工时另算。 工作内容： 1、负责自动化设备的日常维护、巡检和故障排除。 2、执行设备保养计划，确保设备运行高效。 3、监控设备运行状态，及时发现并报告设备问题。 4、协助制定设备维护流程和操作指南。 5、此工作是售后维修不定时需要出差。

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房建二排工长岗位职责 一、岗位定位 作为主工长/栋号工长副手，协助开展现场全流程管理，分担一线执行工作，承接安排的具体任务，配合把控进度、质量、安全、文明施工，衔接班组与管理人员，是现场落地执行的核心岗位。 二、主要职责 （一）协助进度管控 按日/周施工计划，落实各工序人员、作业面安排，盯控现场正常施工。 巡查作业面，及时反馈人员不足、工序脱节、机械停滞等问题。 协助填报施工日志、人员出勤、进度报表，跟踪分项工序完成情况。 配合做好工序穿插、交叉作业衔接，避免误工、窝工。 （二）配合质量管控 落实技术交底、工艺要求，现场监督班组按图、按规范施工。 执行三检制，开展自检、互检，重点检查观感、尺寸、平整度、垂直度等外观及实体质量。 旁站钢筋、模板、混凝土、砌体、抹灰、防水等关键工序，发现违规施工立即制止。 跟进监理、甲方、项目部提出的质量问题，督促班组限期整改并复查闭环。 监督成品保护，防止磕碰、污染、损坏。 （三）现场安全管理 参与班前安全喊话、安全交底，提醒作业人员遵守安全规程。 常态化巡查临边、洞口、脚手架、临时用电、小型机具、高处作业等隐患点。 严查违章作业、违章指挥，当场纠正不安全行为，隐患及时上报并督促整改。 配合安全检查、隐患排查、安全资料整理等工作。 （四）材料、机械与现场管理 协助材料进场清点、验收、分类堆放，做到标识清晰、堆放规整。 执行限额领料，监督材料使用，减少浪费、杜绝偷盗。 合理调配小型机具，督促设备日常保养，及时上报机具故障。 落实文明施工、扬尘管控，坚持工完场清，保持作业面整洁。 （五）班组协调与事务执行 直接对接各劳务班组，传达项目部及主工长工作要求，分配具体作业任务。 调解班组内部、班组之间简单矛盾，实时反馈班组动态。 配合测量放线、标高复核、收方、现场签证原始数据记录等工作。 完成主工长、项目部交办的其他临时工作。 三、岗位基本要求 熟悉施工图纸、基础规范及各分项施工工艺。 能吃苦耐劳，常驻作业面，执行力强，反应及时。 具备基础安全、质量辨别能力，服从管理。 了解现场机具、材料特性，有现场施工经验优先。

工作职责 1. 负责AI算法的方案评估、架构设计与编码实现，满足公司核心业务场景下的智能化应用需求。 2. 主导模型训练过程、参数调优及系统性能提升，优化算法在真实业务环境中的准确率与运行效率。 3. 协同产品与技术开发团队，推进算法方案向可交付技术产品的转化，助力业务目标顺利实现。 任职要求 1. 计算机相关专业本科或以上学历，具有良好的数学基础和扎实的算法理论素养。 2. 精通至少一种主流AI框架（如TensorFlow/PyTorch），具备实际参与算法项目开发的经历。 3. 掌握常用机器学习与深度学习算法原理，能够独立完成从模型原型验证到生产部署的全流程工作。