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職位描述：

工作職責： 1、負責設計后融合框架與算法，對激光、視覺和毫米波檢測到的目標進行融合與跟蹤； 2、負責設計算法，對融合后的目標進行行為分析與預測； 3、負責設計算法，融合輸出礦車的可行駛區(qū)域。 工作要求： 1、碩士及以上學歷，計算機、人工智能、軟件、數(shù)學、電子、電氣等相關專業(yè)； 2、有兩年以上跟蹤算法開發(fā)相關工作經驗優(yōu)先； 3、具備堅實的C 編程基礎，對自動駕駛算法有一定的了解； 4、精通卡爾曼濾波原理與各類預測模型（KF，EKF，PF等）； 5、熟悉感知常用傳感器原理優(yōu)先。

職位描述：

工作職責： 1、負責對激光進行安裝方案、標定方案設計； 2、負責設計激光雷達感知軟件框架和算法，對激光硬件和點云數(shù)據(jù)質量進行在線監(jiān)測； 3、負責設計算法，并融合其他傳感信息，對點云進行分割、聚類、檢測，輸出目標和可行駛區(qū)域； 4、負責保障目標檢測算法的健壯性與魯棒性：考慮雨、雪、霧、塵等極端天氣，和落石、凹坑等長尾場景； 工作要求： 1、碩士及以上學歷，計算機、人工智能、軟件、數(shù)學、電子、電氣等相關專業(yè)； 2、有兩年以上激光點云處感知算法開發(fā)相關工作經驗優(yōu)先； 3、具備堅實的C 編程基礎，對自動駕駛算法有一定的了解； 4、熟悉常見的點云處理算法，同時針對特殊場景的處理有自己的理解； 5、熟悉深度學習點云處理相關算法優(yōu)先。

職位描述：

崗位職責:

1、負責電力現(xiàn)貨交易場景、功率預測、多場景儲能充放電策略等算法的研發(fā)和落地；

2、負責新能源出力預測、負荷預測、電價預測等算法的研發(fā)和落地。

3、基于不同地區(qū)的電力交易規(guī)則，負責系統(tǒng)算法模型的設計和優(yōu)化。

4、負責新能源領域的其他算法預研，并且能夠將算法應用到有挑戰(zhàn)性的實際場景中。

任職要求:

1、數(shù)學、電氣工程、電力系統(tǒng)、計算機專業(yè)背景，碩士及以上學歷。

2、5年以上工作經驗，至少2年以上電力行業(yè)（售電公司、交易中心、電網、能源科技公司等）相關領域工作經驗。

3、精通Python語言、熟悉主流算法包和求解工具。熟練使用C 、JAVA或Matlab工具至少一種；

4、精通常見的機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)挖掘等算法，熟悉運籌優(yōu)化和常見的求解器；

5、對數(shù)字和商業(yè)敏感，具備良好的邏輯分析能力和系統(tǒng)性思維能力；

6、工程能力扎實，能夠完成模型的開發(fā)、部署、上線等全流程；

7、新能源領域有濃厚興趣和進取精神，有電力交易、負荷預測、潮流計算等相關經驗者優(yōu)先。

職位描述：

職責描述： 工作內容： 1，對接數(shù)據(jù)收集和標注工作，把關數(shù)據(jù)質量； 2，根據(jù)需求協(xié)助確定算法與模型結構，并進行訓練與調優(yōu)； 3，熟悉多種邊緣側AI硬件平臺工具，并使用邊緣側AI工具鏈進行模型的轉換、量化，并在邊緣側AI硬件上進行驗證。 4，根據(jù)硬件平臺算子支持情況等進行模型結構的修改和優(yōu)化； 5，與嵌入式應用開發(fā)工程師配合完成算法的實際應用開發(fā)。 任職要求： 1，熟練掌握Python并熟悉深度學習框架Caffe、TensorFlow、Darknet、Pytorch等并對模型在不同框架間的轉換有一定的經驗； 2，熟悉至少一個邊緣側AI硬件平臺，如NVIDIA Jetson系列，有至少一個邊緣側推理框架如TensorRT的使用經驗； 3，理解訓練數(shù)據(jù)的重要性，能夠對數(shù)據(jù)進行整理、篩選、預處理等，把控訓練數(shù)據(jù)的質量； 4，了解在目標檢測、重識別、目標追蹤等領域多種主流深度學習模型的結構和特點，掌握深度學習模型訓練過程中提升模型精度的預處理和調參技巧； 5，對傳統(tǒng)計算機視覺算法有一定理解，如多種特征提取算子，傳統(tǒng)的目標檢測手段，傳統(tǒng)的比對算法等。 6，有實際的商用深度學習模型訓練和發(fā)版經驗。

職位描述：

任職描述： 1、大專起步，本科或以上學歷優(yōu)先，理科背景優(yōu)先。 2、經驗、專業(yè)不限，可接受零基礎培訓。 3、具有良好學習能力和團隊合作精神。 福利待遇： 1、完善的薪酬體系，按學歷及專業(yè)能力定薪； 2、五險一金，含交補、話補、加班補助； 3、帶薪年假、法定節(jié)假日等福利。 AIGC關鍵人才缺口： 1. 算法工程師 當下，市場對算法工程師的需求極為迫切，特別是那些能夠駕馭預訓練大規(guī)模模型的構建與微調技術，將其融入工作，執(zhí)行深層次研發(fā)任務的專業(yè)人才。 2. AI產品經理先鋒 尋求的是那些兼?zhèn)銩IGC技術洞見、行業(yè)知識及用戶理解的全方位產品經理。他們基于深厚的專業(yè)素養(yǎng)，精準捕捉行業(yè)痛點，設計出解決用戶核心需求的產品與服務方案。 零基礎學習AIGC： 當然可行，我們的課程無需任何先驗知識，通過個性化定制方案，滿足每位學員的特點與學習目標。課程細分為七個階段，每階段均確立清晰的學習指標。自A3階段起，學員可根據(jù)個人職業(yè)愿景，靈活選擇發(fā)展方向。 頂尖學術資源加持： 本課程由哈爾濱工業(yè)大學的博士團隊領航，深度剖析人工智能的內在邏輯，志在培育符合市場需求的AIGC專才。 A4階段后的職業(yè)啟航： 完成A4階段學習的學員，將獲得我們的就業(yè)推薦服務支持，助力您平滑過渡，邁向心儀的職業(yè)舞臺。

職位描述：

崗位職責： 1. 主導/參與大模型應用項目，構建高性能RAG系統(tǒng)，優(yōu)化檢索、生成模塊的精度與效率； 2. 設計模型微調方案（LoRA/P-Tuning/全參數(shù)微調等），提升模型在垂直領域的表現(xiàn)； 3. 探索大模型壓縮、推理加速技術，推動模型工業(yè)化部署； 4. 構建領域知識增強、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等創(chuàng)新解決方案； 5. 跟蹤行業(yè)技術動態(tài)（如Agent/長上下文優(yōu)化），推進團隊技術升級。 任職資格： 1. 2個以上NLP/大模型項目經驗，主導過RAG系統(tǒng)開發(fā)（熟悉LangChain/LlamaIndex等框架） 2. 精通大模型調優(yōu)技術鏈：數(shù)據(jù)清洗-提示工程-參數(shù)高效微調-評估對齊 3. 掌握PyTorch/TensorFlow框架，具備分布式訓練/多卡并行實戰(zhàn)經驗 4. 有千億參數(shù)模型預訓練/行業(yè)大模型落地經驗者優(yōu)先 5. 具備良好的溝通能力和自驅力，能夠有效帶領團隊開展技術研發(fā)工作，確保項目按時高質量交付。 6. 接受出差性質

職位描述：

工作職責:
工作職責:
1.面向智能制造領域，負責定位、檢測、分割等深度學習算法的設計開發(fā)、性能評估、優(yōu)化加速等工作；
2.負責圖像處理算法相關軟件功能的需求分析、軟件設計、開發(fā)及單元測試等工作；
3.負責視覺應用方案設計，將算法與機器人應用結合，包括但不限于分揀、引導、涂膠等領域；
4.根據(jù)項目開發(fā)流程，配合項目或部門負責人完成相關需求的分析，撰寫設計文檔、項目文檔；
5.完成上級領導交予的其他工作。
任職資格:
任職資格（具備以下至少3項）:
1.碩士以上學歷，自動化、計算機、機器人等相關專業(yè)畢業(yè)，3年以上深度學習算法開發(fā)工作經驗；
2.具備良好的編程基礎，具備Linux系統(tǒng)編程經驗，熟練使用C 、Python語言及相關開發(fā)工具；
3.掌握深度學習的基本理論與概念，具有較強的技術文獻閱讀能力；
4.熟悉深度學習常用模型以及深度學習開源框架，如Pytorch, TensorFlow等；
5.有目標檢測、實例分割、關鍵點檢測相關模型訓練與調優(yōu)經驗；
加分項：
1.了解并行計算、CUDA、SIMD 指令集、算法優(yōu)化等高性能計算知識者優(yōu)先；
2.具有2D、3D視覺算法開發(fā)經驗；
3.良好的團隊協(xié)作能力，對視覺和機器人方向充滿激情。

職位描述：

深度學習算法工程師（初級，機器視覺方向）
崗位描述：
1. 負責公司機器視覺產品的深度學習算法研究、設計、驗證和實現(xiàn)；
2. 運用深度學習框架進行算法網絡搭建和模型訓練，實現(xiàn)目標任務的網絡和模型；
3. 將網絡和模型部署到Linux/C 環(huán)境中；
4. 跟蹤深度學習算法動態(tài)，能將算法應用于現(xiàn)有產品中，提升產品性能。
任職要求：
1. 數(shù)學、物理、統(tǒng)計、計算機相關專業(yè)本科以上學歷，3年以上工作經驗，博士優(yōu)先，本科須是985/211院校；
2. 對深度學習網絡訓練和優(yōu)化有成熟的實踐方法論，有規(guī)模商用的項目應用案例；
3. 精通一種以上深度學習框架（Pyrotch/Tensorflow/Caffe/Yolo等），有豐富的使用框架進行網絡訓練的經驗；
4. 精通各深度學習框架間的模型轉換；
5. 精通各種模型壓縮算法，包含模型剪枝、模型量化和模型蒸餾等深度壓縮技術；
6. 精通圖像去噪、增強、復原、分割等數(shù)字圖像預處理算法和相關OpenCV函數(shù)和數(shù)學模型；
7. 具備工程能力者優(yōu)先（網絡和模型部署到Linux/C 環(huán)境，精通libtorch、darknet、TensorRT、caffee等工程環(huán)境；）

職位描述：

職位描述
1. 主導機器人場景下的3D視覺感知、目標檢測識別、手眼協(xié)同、動態(tài)避障等核心算法研發(fā)
2. 攻克機器人柔性抓取、高精度視覺引導、多傳感器融合（RGB-D/ToF/激光雷達）等技術難點
3. 開發(fā)工業(yè)級視覺系統(tǒng)解決方案，支持機器人抓取、裝配、檢測等典型工業(yè)場景
4. 建立算法開發(fā)規(guī)范與工程化落地標準，主導代碼評審與架構優(yōu)化
5. 制定技術路線與研發(fā)規(guī)劃
6. 與機械、控制、SLAM團隊深度協(xié)作，推動視覺算法與機器人系統(tǒng)的集成優(yōu)化
7. 對接產品部門，主導技術方案商業(yè)化落地與客戶現(xiàn)場調試


職位要求
1. 計算機視覺/機器人/自動化相關專業(yè)碩士 5年工業(yè)界經驗
2. 3年以上團隊管理經驗，有完整項目從0到1落地案例
3. 精通以下至少兩個領域：
1. 3D點云處理（PCL/Open3D）
2. 深度學習模型輕量化部署（TensorRT/OpenVINO）
3. 多目視覺標定與運動補償
4. 實時視覺伺服控制
4. 熟練使用ROS/ROS2機器人開發(fā)框架
5. 有GPU加速（CUDA/OpenCL）開發(fā)經驗者優(yōu)先

職位描述：

崗位職責:
- 負責針對開源大模型的調研、大模型的調優(yōu)訓練、物料庫的數(shù)據(jù)預處理等。
- 負責對工業(yè)海量數(shù)據(jù)作分析、處理、統(tǒng)計工作，并建立機器學習模型，持續(xù)對其作優(yōu)化和管理。
- 負責選擇合適的機器學習工具和框架，并在其基礎上完成對算法的定制開發(fā)，以適應上層業(yè)務需求的需要。
- 與前后端研發(fā)團隊一起完成算法與應用的集成。

職位要求:
- 人工智能、機器學習、計算機等相關專業(yè)，碩士及以上學歷，3年以上工作經驗。
- 至少熟悉一種數(shù)據(jù)處理的編程語言（ Python, C , Java, Go等）。
- 至少熟悉一種常用的框架（Tensorflow, Pytorch, PaddlePaddle等）。
- 了解Hadoop, Spark等數(shù)據(jù)中臺技術以及適應場景。
- 有智能制造、工業(yè)互聯(lián)網等背景，以及MES、SCADA、WMS、EMS等工業(yè)軟件系統(tǒng)經驗優(yōu)先。
- 良好的團隊協(xié)作能力、溝通表達能力、文檔編寫能力，強烈的責任心。

職位描述：

工作職責:
1、基于自研圖像處理引擎開發(fā)軟件算法（包括3A、噪聲、銳度、顏色、動態(tài)范圍控制等）
2、制定上述模塊軟件接口
3、負責解決分析應用反饋的圖像相關問題，指導fae調試
4、負責現(xiàn)有芯片產品圖像軟件算法的持續(xù)優(yōu)化
任職資格:
1、本科及以上學歷（限211以上院校），信號處理等相關專業(yè)背景；3年及以上工作經驗
2、扎實的c/c 編程能力；有軟硬件協(xié)同開發(fā)經驗者優(yōu)先
3、理解Image Sensor的成像原理與ISP工作流程，有圖像調試經驗(3A開發(fā)等)或喜愛攝影者優(yōu)先
4、有良好的團隊協(xié)作意識和經驗

職位描述：

崗位職責1 參與基于商品評論的輿情體系的搭建以及零售領域知識圖譜的搭建，對海量文本數(shù)據(jù)進行分析，包括但不限于文本語義匹配，實體識別，實體鏈接，文本生成等；2 跟蹤前沿算法，主動使用新技術，新算法，新思路，新觀念解決問題，參與NLP算法系統(tǒng)的開發(fā)和優(yōu)化；任職要求1 計算機，數(shù)學或者統(tǒng)計學等相關專業(yè)本科及以上學歷，2年以上互聯(lián)網NLP相關經驗；2 熟練掌握機器學習，深度學習的基礎理論和方法，熟練使用一種或多種深度學習框架（如tensorflow,caffe,mxnet,pytorch等);3 熟悉java,scala,python,c ,shell等常用編程語言中至少一種；4 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，有良好的編程基礎和數(shù)據(jù)結構算法基礎；5 較強的分析問題和解決問題的能力，對解決具有挑戰(zhàn)性問題充滿激情，具有較好的靈活性；6 熟練閱讀相關英文論文資料，能自覺跟蹤發(fā)展現(xiàn)狀，理解算法原理，并進行落地實現(xiàn)；

職位描述：

崗位職責 - 負責對工業(yè)海量數(shù)據(jù)作分析、處理、統(tǒng)計工作，并建立機器學習模型，持續(xù)對其作優(yōu)化和管理。 - 負責選擇合適的機器學習工具和框架，并在其基礎上完成對算法的定制開發(fā)，以適應上層業(yè)務需求的需要。 - 與云平臺研發(fā)團隊一起完成機器學習模型和云平臺的集成，從API層面向算法消費者提供可供使用的接口 。 任職資格: - 機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等相關專業(yè)，碩士及以上學歷，3年以上工作經驗。 - 至少熟悉一種數(shù)據(jù)處理的編程語言（R, Python, Java, Go, Ruby 等）。 - 熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法（分類、聚類、回歸、關聯(lián)規(guī)則、神經網絡等）及其原理，有機器學習框架使用者優(yōu)先。 - 熟悉Hadoop, Spark等大數(shù)據(jù)技術以及適應場景, 有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和日志處理經驗的優(yōu)先，了解NoSQL技術，有實際經驗者優(yōu)先。 - 有智能制造、工業(yè)互聯(lián)網等背景，以及MES、SCADA、WMS、EMS等工業(yè)軟件系統(tǒng)經驗優(yōu)先。 - 良好的需求歸納分析能力和文檔編寫能力、表達能力，具備強烈的責任心和團隊合作的精神，思路清晰。

職位描述：

崗位職責： 1. 負責公司大模型業(yè)務的體系建設工作，制定工業(yè)、企業(yè)等領域大模型的戰(zhàn)略演化路線，將業(yè)界最佳實踐引入公司； 2. 具體工作主要為大模型RAG與大模型微調技術相關，包括但不限于大模型應用關鍵環(huán)節(jié)技術實現(xiàn)、大模型應用性能優(yōu)化、大模型應用架構優(yōu)化、大模型應用技術難點攻關等工作； 3. 帶領和培養(yǎng)低級別大模型應用及開發(fā)人員，完成其他IT相關事務及上級主管交辦的任務； 4. 支撐業(yè)務部門完成大模型類項目的招投標工作，以及大模型業(yè)務相關售前技術咨詢、技術方案等工作； 5. 緊跟業(yè)界最新進展研究，勇于實踐探索實踐最新理論成果。 任職資格： 1. 5年以上AI大模型相關開發(fā)經驗，至少3年專注大模型RAG領域或大模型微調，主導過2個以上完整大模型項目落地； 2. 具備構建、優(yōu)化復雜工業(yè)RAG系統(tǒng)的全流程能力，包括文檔切片、向量化檢索、混合檢索、重排序算法設計，熟悉知識庫構建與動態(tài)更新技術； ?3. 精通LLM（如DeepSeek等）的微調、強化學習（RLHF）及部署優(yōu)化（模型壓縮、量化），能結合業(yè)務需求設計Prompt模板并提升生成效果； ?4. 熟悉工業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖像、時序數(shù)據(jù)）的融合處理，具備智能體（Agent）開發(fā)經驗，能結合工具調用實現(xiàn)復雜任務規(guī)劃； 5. 有企業(yè)、工業(yè)、制造業(yè)等領域知識庫開發(fā)經驗者優(yōu)先； 6. 具有大學本科及以上學歷,擁有大學英語4級以上證書，具備通過英語學習新的IT知識的能力 7. 認真好學、態(tài)度積極，性格開朗，善于溝通，做事有條理，有責任心，有一定的抗壓能力。

職位描述：

1.具備 ACC/FCW/AEB 等功能開發(fā)經驗
2.熟悉毫米波雷達感知功能開發(fā)