岗位说明： 1. 针对重点行业（能源电力、大型装备、金属冶炼、半导体、精密电子等行业）的智能制造与数智化升级，深入理解和抽象客户的业务需求，灵活正确运用数据分析/数据挖掘/优化算法等相关技术解决客户的实际问题； 2. 针对设备域、质量域、工艺域、能源域等具有共性的数据分析模型和行业应用进行抽象与研究，基于公司的数据平台产品，进行数据分析算法和产品的研发工作； 3. 针对客户现场的实际数据分析项目，开展如下工作：业务理解、数据治理、领域建模、特征工程、数据分析相关算法模型的开发、测试和优化等。 岗位要求： 1. 结合数据理解业务需求，具有独立定义和解决工业数据分析/数据挖掘问题的能力，具有良好的理工科背景和清晰的逻辑思维能力。 2. 精通数据处理、统计分析、机器学习和优化算法理论及实践；熟悉自动控制、热能动力、化工过程、半导体物理、集成电路等理论者优先；熟悉工业现场的设备数据、MES数据、有工业数据分析相关的实际项目经验者优先。 3. 精通数据分析语言Python及常用的算法包的使用（如numpy, pandas, scipy, sklearn, tsfresh, statsmodel,matplotlib, seaborn, pyecharts, plotly等），有工程化代码开发经验。 4. 有较强的算法软件研发经验，熟悉常见软件工程设计模式（例如OO、ORM、DDD、ER建模等）；具有工业软件和算法开发经验者优先。 5. 有良好的客户沟通、业务调研、团队合作与技术管理能力；能独立作为项目技术负责人带领其他技术人员一起交付客户项目者优先（高级）。 6. 工业专业教育背景或工作经验，具有自动化、电力、电子、能源动力、半导体或化工等专业知识背景，硕士以上学历者优先。 7. 有较强的新领域知识学习能力、文档写作能力、客户沟通能力；能快速搜索、阅读中英文文献者优先。

图像算法工程师： 1.本科学历以上，计算机图像处理模式识别自动化物理数学等相关专业，有过论文发表经验的优先； 2.负责计算机视觉，深度学习等相关的机器视觉算法研究； 3.参与图片识别，目标检测，目标跟踪、人脸检测、人脸识别、图片分割等项目开发； 4.具有扎实的数学和图像处理算法基础，熟悉OpenCV、YOLO等基础算法库的使用； 5.熟悉各类图像滤波检测算法，熟悉各类经典视觉算法； 6.熟悉深度学习基本原理，以及至少一种深度学习框架； 加分项； 1.有机器视觉应用案例开发经验； 2.热爱开源，对开源项目做过贡献；

职位描述： 1）配合工程师完成Python后端服务开发项目； 2）配合工程师完成程序界面开发，自动化设备控制 3）配合工程师搭建和维护后台服务 4）日志系统SPL编写，数据分析任务 任职要求： 1）计算机、软件类相关专业，**本科及以上学历； 2）熟悉Python语言，对机器学习算法、深度学习框架Tensorflow 有一定理论基础； 3）具有良好的学习能力，有较好的沟通交流能力及团队合作意识，责任心强，有积极主动的工作态度，能够迅速融入团队，对工业智能感兴趣者。

工作职责： 1、CT和DR医学图像智能算法的开发； 2、参与日常的医疗软件开发； 3、撰写研发和产品开发过程中有关技术文档。 任职资格： 1、具有资深的医学图像算法经验背景，具有脊柱CT和DR平片的图像处理、分割、三维重建、配准、可视化和AI算法等方面的经验； 2、硕士及以上学历，生物医学工程或计算机等相关专业背景； 3、熟练使用C++和Python等开发语言，能独立输出高质量程序； 4、熟悉VTK、ITK、MITK等常用一种或多种医学图像开源库，具有医学图5、像三维可视化或三维重建经验； 6、具有较强的学习和沟通能力； 7、具有创新和团队协作精神。 加分项： 1、具有CT图像多平面重建经验； 2、具有基于DR平片的智能测量经验； 3、具有脊柱置钉智能算法经验。

目前机器视觉和深度学习都看 岗位职责 1、图像处理、视觉定位、测量和缺陷检测等算法的开发 2、深度学习算法模块开发 招聘需求 1.本科及以上学历，计算机及模式识别相关专业； 2.熟悉数字图像处理技术，熟悉各种深度神经网络模型并掌握其相关的优化方法； 3.熟练掌握C++。

1. 专业：计算机、机器学习等专业，精通线性代数、深度学习理论。 2. 技能：熟练开发 YOLOv5 等视觉算法，掌握 PyTorch/TensorFlow 深度学习框架，能进行模型部署与 ROS 视觉集成。 3. 经验：完成过基于 OpenCV 的物体识别等项目，参与过 RoboCup 或 Kaggle 竞赛优先。

岗位职责： 1.负责计算机视觉和深度学习基本算法的开发与性能提升，包括但不限于：检测，跟踪，分类，语义分割，强化学习，图像处理等； 2.实现基于视觉的常见物体识别，如人体，动物等； 2.负责跟踪前沿技术跟进及实现，保持算法领先度； 3.与其他工程师合作实现机器人整机算法部署与落地。 任职要求： 1.硕士及以上学历，985，211优先； 2.3年以上图像识别/计算机视觉相关领域工作经验； 3.熟悉图像识别/计算机视觉相关算法； 4.了解常见开源库如openCV，Tensorflow等，熟悉至少一种深度学习框架，熟悉ROS； 5.优异的代码能力，熟悉C/C++，Python等至少一门语言，熟悉Linux开发环境； 6.有自动驾驶行业经验者优先； 7.对机器人行业有浓厚的兴趣和强烈的学习欲望。

工作职责： 1.负责点云、图像中的目标检测、跟踪等算法的研发，提升算法的性能指标等； 2.负责深度学习模型在不同硬件平台（英伟达，昇腾，地平线等）下的部署和优化，包括但不限于模型剪枝、蒸馏、量化等，提升模型的推理性能，降低算力需求； 3.跟进学术界最新算法，进行算法实现及测试，完成算法的落地应用； 职位要求： 1.熟练掌握python，c++语言，熟悉pytorch，tensorflow等深度学习框架； 2.熟悉图像目标检测，点云目标检测，多目标跟踪算法等，具有丰富的深度学习项目经验； 3.熟悉深度学习部署流程，熟悉onnx，tensorrt等部署推理框架，具有模型部署经验； 4.熟悉模型剪枝，蒸馏，量化等，具有丰富的模型调优经验； 5.具有较强的逻辑思维和业务理解能力，能根据业务需求进行算法方案设计；

【视觉主管JD 】 工作内容： 1、负责晶圆检测设备视觉软件的设计与开发； 2、负责缺陷检测算法以及图像量测功能的算法开发； 3、负责视觉软件相关技术文档的编写； 4、带领团队人员进行项目开发和技术攻关，完成团队建设和人员管理工作。 任职要求： 1、硕士及以上学历，计算机、软件、自动化、测控技术等相关背景专业； 2、有3年以上项目开发和设计经验； 3、能熟练应用英语进行书面和日常沟通； 4、具有1年以上的团队建设和人员管理经验； 5、良好的沟通协调能力与团队合作精神； 6、具有较强的抗压能力及锲而不舍的钻研精神； 7、精通英语(书面和口头)。 专业要求： 1、具备很强的图像处理及机器视觉的理论基础，算法知识 2、精通Visual Studio下C++或C#语言开发 3、具备OpenCV或Halcon开发经验 4、熟悉光学光路相关的专业知识

工作职责 1、参与人工智能算法的研究、开发和应用，例如：机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等； 2、设计并实现高效、可靠的人工智能算法模型； 3、跟踪人工智能领域最新技术发展，并将其应用于实际项目中； 4、编写相关技术文档，包括算法设计文档、测试文档、用户手册等； 任职资格 1、计算机、数学、自动化等相关专业硕士及以上学历，可接受优秀的应届博士； 2、扎实的数学基础，熟悉概率论、统计学、线性代数、优化理论等； 3、熟悉机器学习、深度学习等人工智能算法原理，并具备实际项目经验； 4、熟悉常用的机器学习框架，例如：TensorFlow、PyTorch、Keras等； 5、熟悉Python编程语言，具备良好的编程习惯和代码风格； 6、有计算机视觉、自然语言处理等领域经验者优先。 市政府牵头，联合国内t0p大学研究院成立，致力于推动全市在人工智能领域的基础研究，技术研发、成果转化、人才培养和产业孵化。

**主要职责**： 1. 参与地理信息相关的算法研究和开发。 2. 使用Java、Python等编程语言进行算法实现和优化。 3. 参与软件系统的设计和开发，实现算法的有效集成。 4. 参与项目需求分析，提供技术解决方案。 5. 跟踪行业最新技术动态，持续提高自身技术水平。 **职位要求**： 1. 研究生以上学历，计算机科学、地理信息系统等相关专业优先。 2. 1-5年相关工作经验，有地理信息相关经验者优先。 3. 熟练掌握Java、Python等编程语言，具备良好的编程习惯。 4. 具备独立工作能力和团队合作精神，能主动沟通和协调。 5. 具备较强的代码能力和逻辑思维能力，能够独立解决问题。 6. 对新技术充满热情，具有较强的学习能力和探索精神。 **加分项**： 1. 熟悉GIS相关技术和工具，如ArcGIS、QGIS、OSGEearth、Cesium等。 2. 有大数据处理和分布式系统开发经验者优先。 3. 有开源项目开发经验者优先。

一、 学历与专业基础 1、学历要求： 人工智能相关专业硕士及以上学历。 2、基础理论要求： 扎实的计算机科学与应用数学功底； 熟练掌握机器学习算法（如KNN、PCA、KDTree等）； 深入理解主流深度学习架构（CNN、RNN、GNN）及其核心机制； 理解扩散模型（Diffusion Models）的基本原理与应用。 二、 专项技术能力 1、知识驱动建模能力 熟悉领域知识引导的模型训练方法，包括但不限于： 先验知识嵌入（如物理约束、语义规则、结构先验）； 知识图谱与深度模型融合； 基于专家规则的弱监督/半监督建模； 数据+规则双驱动的泛化优化策略； 有知识引导点云建模或语义识别经验者优先。 2、3D点云处理能力 熟悉点云分类、分割、生成等关键技术； 熟悉主流点云模型（如PointNet/++,Point Bert,Point Transformer,Point Mamba）等； 3、Transformer架构理解与应用 深入理解Transformer机制及其在图像、点云和序列建模中的扩展； 熟悉位置编码、注意力机制、多尺度建模等细节实现； 基于Flash attention、Point Transformer、Mamba等结构的开发经验者优先。

1、根据产品需求进行SLAM算法调研，架构设计，模块划分，接口定义； 2、协助以相机为主的多传感器硬件系统设计； 3、给定场景、计算平台和传感器配置下，开发最优的VSLAM算法，包括前端跟踪、后端建图； 4、SLAM算法相关的软件如测试用例、调试工具开发； 5、SLAM算法交付和维护。 任职要求： 1、具备C/C++与Python编程能力，能够熟练使用shell脚本，掌握基本的数据结构与算法； 2、具备扎实数学功底，掌握机器视觉和SLAM相关算法理论知识，熟悉多视几何、非线性优化等； 3、具备单目，深度相机，IMU，轮速计等传感器使用和开发经验； 4、熟悉ORB-SLAM2, VINS-Mono, SVO等开源VSLAM，了解滤波和图优化VSLAM框架； 5、熟悉开源激光雷达SLAM算法者优先； 6、熟悉开源VSLAM项目，具有VSLAM开发经验者优先； 7、具有户外机器人路径规划算法开发经验者优先。

- 大模型技术基础 - 熟悉大语言模型（LLM）全流程开发，包括预训练、指令微调、偏好微调、模型压缩和推理加速技术（如LoRA、QLoRA、DeepSpeed等） - 掌握Transformer、BERT、GPT等模型架构，具备实际优化大模型性能（如训练效率、推理稳定性）的经验 - 熟练使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，具备分布式训练和部署能力 - 自然语言处理与对话系统 - 精通智能客服场景的算法设计，包括意图理解、对话管理、文本生成、多轮对话和问题推荐 - 具备RAG（检索增强生成）、Multi-Agent智能体开发经验，能结合知识图谱优化客服系统的可靠性和响应效率 - 熟悉自然语言处理任务如文本分类、摘要生成、情感分析等，并能够处理高并发请求 - 工程实践能力 - 熟练使用Python/Java编程，熟悉SQL优化及大规模数据处理（如数据清洗、预处理） - 熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术，具备云端部署和运维经验 - 了解Linux环境开发，熟悉中间件和主流数据库（如MySQL、Redis） 注：本岗位工作地点在昆山

工作内容： • 研发稳定高效的 LLM 推理系统，支持低延迟和高吞吐 • 设计和优化分离式推理框架，实现低延迟、高吞吐 • 开发和优化分布式 KV 缓存（KV Cache）框架 • 进行 CUDA 内核优化，提高计算效率和 GPU 资源利用率 岗位要求： • 熟悉大语言模型（如 LLaMA、Qwen）推理流程 • 了解主流模型推理加速技术（模型量化、算子融合、P/D 分离、Prefix Caching、Speculative Decoding、KV Cache 压缩与调度） • 掌握 vLLM、TensorRT-LLM 等主流推理加速框架，能分析并优化其加速技术 • 熟悉 Hugging Face Transformers 及常见深度学习库 • 具备 GPU 高性能计算优化能力，熟悉 CUDA 并行计算、访存优化、低比特计算 • 深入理解计算机体系结构，具有基于 CUDA 的 GPU 性能优化经验 • 熟悉深度学习算法、神经网络架构及算子计算 加分项： • 了解至少一种深度学习训练框架（如 PyTorch、TensorFlow）及其模型文件解析方式 • 具备软硬件联合设计经验 • 有 P/D 分离系统、分布式 KV Cache 系统优化经验 • 熟悉底层性能优化（Cutlass、NCCL 等）