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招聘人流量监测员。年龄要求为18至35岁，男女不限，需认真负责。工作内容为在指定门店附近进行人流量监测，按时间段观察，每天观察6小时。薪资福利为每天100元，拿设备还设备有交通补助，。招聘人数为4人。工作时间为26号和27号两天，25号下午需要到包河万达进行集体培训并领取监测设备，27号集合归还监测设备。工作地址为包河花园或利港银河广场，二选一。

工作内容 给商场娃娃机补充公仔玩偶、调整摆放造型、简单擦拭清洁，把娃娃机摆得满满当当，上手就会。 任职要求 18岁以上，做事踏实不摸鱼，能按时到岗，有无经验都可，新手有人带。 薪资亮点 日结！日结！完工立马结账，绝不拖欠 ，就近安排不跑远 工作福利 全程室内空调环境，工作自由不压抑，下班就拿钱，学生党、空余时间多的都可冲。 工作地点：全市各区商场就近分配

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应届生请关注校招渠道，请勿投递！！！ 可选base：芜湖，合肥，上海 核心职责 1. VLA模型研发与创新： 研究、设计、实现和优化应用于自动驾驶的VLA模型架构，探索视觉、语言（指令、场景描述、交通规则）与驾驶动作（规划轨迹、控制指令）之间的高效对齐与映射机制。 开发基于大规模多模态数据（图像/视频、文本描述、驾驶行为序列、场景语义）的模型预训练、微调与提示工程技术。 探索VLA模型在自动驾驶核心任务中的应用，如：场景理解与描述、驾驶指令理解与执行、复杂交互意图预测、端到端规划决策、可解释性驾驶行为生成等。 2. 算法开发与实现： 将前沿的VLA研究成果转化为可应用于实际自动驾驶系统的算法模块。 开发高效的数据处理、特征提取、模型训练与推理流程。 针对车载计算平台进行模型优化（如剪枝、量化、蒸馏），满足实时性要求。 3. 数据集构建与管理： 设计并推动构建高质量、大规模的自动驾驶多模态数据集（视觉+语言标注+动作序列）。 参与数据采集、清洗、标注策略制定与质量评估。 4. 系统集成与验证： 将VLA算法模块集成到自动驾驶软件栈中，与感知、预测、规划、控制模块进行协同。 设计离线与在线评估指标，在仿真环境和实车平台上进行算法性能的全面测试、分析与迭代优化。 5. 前沿追踪与分享： 持续跟踪计算机视觉、自然语言处理、多模态学习、强化学习及自动驾驶领域的最新进展，特别是VLA相关的研究。 在团队内部分享知识和技术洞察，推动团队整体技术水平提升。 任职要求 1. 教育背景： 计算机科学、人工智能、机器人学、电子工程、应用数学或相关领域的硕士及以上学历，博士优先。 2. 技术能力： 深度学习基础扎实：精通深度学习理论基础（CNN, RNN/LSTM, Transformer, Attention等）和主流框架（PyTorch/TensorFlow）。 多模态学习经验：深入理解并具备视觉-语言模型（如CLIP, BLIP, Flamingo, LLaVA等）或VLA相关模型的研发经验。熟悉多模态表示学习、对齐、融合等技术。 编程能力：精通Python编程，具备优秀的软件工程能力和良好的代码习惯。熟悉Linux开发环境。 数据处理能力：熟练处理大规模数据集，熟悉相关工具和流程。 3. 领域知识 (至少满足一项)： 对自动驾驶核心技术栈（感知、预测、规划、控制）有深入理解。 具备机器人学习、强化学习（RL）或模仿学习（IL）经验，特别是与动作生成/决策相关。 在计算机视觉（目标检测、分割、场景理解等）或自然语言处理（语义理解、文本生成等）方向有深入研究背景。 4. 经验要求： 本科3年及以上，硕士需1年以上，博士应届及以上相关领域（多模态学习、大模型、自动驾驶算法、机器人决策等）的算法研发经验。有实际VLA项目经验者优先。 5. 个人素质： 出色的分析和解决复杂问题的能力。 强烈的自驱力、创新意识和探索精神，对前沿AI技术充满热情。 优秀的沟通能力和团队协作精神。 良好的英语读写能力，能够阅读前沿论文和技术文档。 加分项 1. 有端到端自动驾驶、基于学习的决策规划模型研发经验。 2. 在顶级会议（CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS, ICRA, IROS等）发表过多模态学习、VLA、自动驾驶相关论文。 3. 具备大模型（LLM, VLM）训练、调优、部署经验，熟悉相关工具链（Hugging Face, DeepSpeed, Megatron-LM等）。 4. 熟悉自动驾驶仿真工具（CARLA, VTD, LGSVL等）和测试验证流程。 5. 有车载嵌入式平台（如NVIDIA DRIVE Orin/Thor, Qualcomm Ride等）算法部署优化经验。 6. 具备领导或指导初级工程师的经验。

招聘要求： 1、本科及以上学历，具备4年以上相关工作经验，计算机类专业优先，熟悉银行监管报送类产品的开发流程。 2、具有大数据环境下数据建模的实际项目经验。 3、了解银行业务中的数据标准与指标定义。 4、熟练掌握SQL、Shell等开发技能，具备较强的脚本编写能力。

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招聘简章：多模态语音增强（AVSE）算法工程师职位类别：研发 / 人工智能 / 信号处理 目标人群：应届本科/硕士，或具有1-2年相关工作经验的初级研发人员 工作地点：[合肥]【岗位职责】1.算法研发与优化：研究并开发基于唇形识别的多模态语音增强（AVSE）及目标说话人提取算法，利用视觉线索（如唇部运动和面部表情）提升系统在“鸡尾酒会”环境下的鲁棒性。2.跨模态融合方案设计：设计高效的多模态特征融合架构，研究包括通道拼接、跨模态注意力机制及特征同步技术，以解决音视频流异步及信息冗余问题。3.实时性与因果性建模：针对嵌入式/移动端部署需求，进行因果建模，确保算法仅依赖当前及过去帧，满足超低延迟（目标延迟 < 40ms）的实时处理标准。4.模型轻量化与移植：应用权重剪枝、量化及知识蒸馏等技术优化模型复杂度，使其能够顺畅移植至 CPU 或嵌入式 DSP/加速单元。5.性能评估与验证：在 LRS2、LRS3、GRID 或 VoxCeleb2 等主流多模态数据集上进行验证，并使用 PESQ、STOI、SI-SDR 及词错误率（WER）等指标评估算法表现。【任职要求】1.教育背景：计算机、电子工程、通信、声学或数学相关专业硕士及以上学历。2.深度学习功底： o精通 PyTorch 开发，熟悉常见的神经网络架构，如 CNN、LSTM/GRU、Transformer 及 Conformer。o具备较强的算法实现能力，能复现前沿学术论文（如 RAVEN, AV-CrossNet 等）。3.语音与图像处理基础： o掌握短时傅里叶变换（STFT/iSTFT）、时频域掩码估计（Masking）或复数谱映射技术。o熟悉计算机视觉预处理流程，包括人脸检测、唇部感兴趣区域（ROI）提取及关键点对齐（如使用 OpenCV, MediaPipe 或 face-alignment）。4.工程意识：深刻理解实时系统对算法复杂度的限制，关注模型参数量（Params）与实时因子（RTF）。 【加分项】1.竞赛经验：在 AVSE Challenge、MISP Challenge 或 ICASSP DNSDNS Challenge 等多模态/语音竞赛中取得优异成绩者优先。 2.硬件落地经验：有算法成功部署至 嵌入式设备（如 ARM, DSP, Jetso 3.前沿探索：熟悉扩散模型（Diffusion Models）、生成对抗网络（GAN）或空间音频（Spatial Audio）处理技术者优先。 4.论文发表：在 ICASSP、Interspeech、CVPR 或 AAAI 等国际顶级会议发表过相关论文者。 简历可以投以下邮箱

一、职位概述 我们正在招聘一位兼具扎实技术功底、卓越管理能力与敏锐业务理解的大数据负责人。您将全面统筹公司大数据开发与分析团队，主导搭建高效、稳定且具备扩展性的大数据平台与数据体系，通过数据能力推动业务增长、优化产品体验、提升运营效率。您不仅是技术引领者，更是团队的组织者和业务发展的核心伙伴。 二、核心职责 1. 战略与规划： 制定并推进公司大数据战略及技术发展路径，确保与整体业务方向协同发展。 跟踪大数据领域前沿技术动态，评估并落地适用的新技术、工具与架构，持续提升数据技术的领先性与竞争力。 2. 团队建设与管理： 全面负责大数据开发组与分析组的日常运作、任务分配及绩效管理。 营造积极协作的团队氛围，建立知识沉淀与共享机制，持续提升团队专业素养与技术水平。 3. 数据平台与架构： 主导构建公司级高可用、高性能、可弹性扩展的大数据平台，涵盖数据采集、存储、计算、调度与治理等环节。 负责数据仓库、数据湖等体系的架构设计、模型规范制定与实施落地。 保障平台安全、稳定与合规运行，建立完善的监控预警与容灾恢复机制。 4. 数据分析与赋能： 带领分析团队深入业务场景，搭建指标体系，开发分析模型，输出深度洞察报告，为管理层决策提供有力支撑。 推动数据类产品（如用户画像、AB实验平台、推荐系统等）的研发与应用，实现数据价值转化。 与产品、运营、市场、销售等部门紧密协同，识别业务痛点，提供全流程数据解决方案。 5. 数据治理与质量： 建立健全公司数据治理体系，制定数据标准、质量规范、元数据管理与安全策略。 推动数据文化的建设与传播，提升全组织的数据认知水平与应用能力。 三、任职要求 学历与经验：计算机科学、统计学、数学或相关专业本科及以上学历。 8年以上大数据领域工作经验，其中至少5年技术团队管理经历，具备同时管理开发与分析团队者优先。 技术能力： 熟练掌握主流大数据技术栈（如Hadoop, Spark, Flink, Kafka, Hive, HBase, ClickHouse, Doris等），对底层原理与性能调优有深入理解。 具备大型数据平台架构实践经验，熟悉离线与实时数仓建模方法论。 熟悉Linux/Unix系统环境，具备扎实的Java/Scala/Python编程能力。 掌握数据治理、数据质量、数据安全的相关理论与落地实践。 管理能力： 具备优秀的团队领导力，有成功组建并带领20人以上技术团队的经历。 具备良好的沟通协调、项目推进与跨部门协作能力，能合理管理资源与预期。 责任心强，具备出色的复杂问题分析与解决能力。 业务思维： 拥有较强的业务敏感度与数据洞察能力，善于将业务需求转化为可行的技术方案，并量化数据带来的业务成效。 具备通过数据驱动业务增长的实际成果与项目经验。 优先考虑： 有国内外头部互联网企业或大型数据平台工作背景者。 有从零构建大规模数据平台或数据中台的成功经验。 在特定领域（如推荐、风控、广告、增长等）有深入的数据应用实践。

岗位职责： 1.负责Robotaxi座舱多模态算法的原型设计及量产落地推进 2.负责可规模化应用的算法方案设计、开发，并交付至前装量产L4级车端/云端/舱内系统 3.持续跟踪行业前沿技术，优化端云舱协同的用户体验与运行效率 任职要求： 1.本科及以上学历，计算机相关专业，具备至少3年相关工作经验 2.熟练掌握Linux/Unix平台编程，精通C++/Python语言开发 3.深入理解图像分类、目标检测、图像语义分割中的一项或多项技术 4.有LLAVA、QWEN-VL、InternVL等主流多模态算法实际项目经验者优先考虑 5.具备出色的逻辑分析与问题解决能力，热衷于攻克复杂技术难题 6.工作态度积极主动，责任心强，具备良好的团队协作意识及学习、沟通、理解能力 岗位层级：P6/P7/P8