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。

1.熟练使用transfomer,py,cpp等 2.熟悉小模型的训练和调参 3.有建模经验 我能提供的 1.完整的时序预测项目经验 2.良好的公司氛围

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。

【工作职责】 1.面向音视频高端会议、企业协同办公等AI应用场景，负责AI算法应用使能; 2.面向AI软件栈，探索高性能算法提升软件栈性能 3.探索新型媒体、会议增强前沿技术，基于深度学习图像处理、音视频全链路AI处理等算法研究，构建AI解决方案新形态场景的商业竞争力。 【技能要求】 1. 具备一定的工程实现能力，掌握C/C++/Java/Fortran/Go中的至少一种，掌握常见的数据结构、算法，了解软件工程、敏捷开发等知识； 2. 熟悉在Tensorflow/Pytorch等主流框架下的算法训练、推理流程； 3. 具备较强的学习能力、分析和解决问题能力，对算法研究有浓厚兴趣。

岗位职责： 1、负责计算机视觉和深度学习基本算法的开发； 2、推动计算机视觉算法和深度学习在众多实际应用领域的性能优化和落地； 3、机器视觉/图形图像算法相关的代码库、工具库的封装和发布； 4、解决实际应用和产品中的算法问题，逐步提升产品的算法效果。 任职要求： 1、硕士及以上学历，能够熟练运用计算机视觉、模式识别的常用算法； 2、熟悉mxnet 、tensorflow或者caffe等某个深度学习框架； 3、熟悉CNN/RNN原理，理解VGG、unet、resnet等神经网络模型； 4、精通python或者c++至少一门编程语言，具有图像分类、分割、目标识别等项目开发经验； 5、良好的数学基础；钻研探索、团结协作、奋斗精神；

- 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。

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；

1.强化学习算法开发： 设计、开发和优化强化学习算法，用于自主决策和控制，包括深度强化学习（DRL）、策略梯度方法、Q-learning等； 2.模仿学习与Diffusion Policy： 研究并实现模仿学习和Diffusion Policy相关算法，推动在复杂任务中的应用，提升机器人自主学习的效率与效果； 3、模型训练与评估： 基于深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）训练强化学习和模仿学习模型，进行评估和改进，确保模型在不同环境中的鲁棒性； 4.仿真环境搭建： 构建并优化仿真环境，用于训练和测试强化学习及模仿学习算法，模拟真实世界中的各种场景； 5．跨部门协作： 与机器人工程团队、计算机视觉团队等密切合作，集成强化学习及模仿学习算法到实际产品中，支持机器人在复杂环境中的自主学习和决策； 6.前沿技术跟踪： 跟踪强化学习、模仿学习和Diffusion Policy领域的最新研究动态，评估并引入适合的新技术和方法； 7.算法调试与优化： 在实际应用中调试和优化算法，解决算法在部署过程中遇到的性能瓶颈和问题； 任职要求： 1．计算机科学、人工智能、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历； 2．精通Python、C++等编程语言，熟悉强化学习、模仿学习和Diffusion Policy相关算法，有深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）使用经验，具备良好的算法开发与优化能力； 3．深入理解强化学习、模仿学习及其在Diffusion Policy中的应用，有策略梯度方法、Q-learning、模仿学习等相关经验者优先； 4．具有实际项目经验，特别是在机器人、自主驾驶、智能制造等领域应用强化学习和模仿学习算法的经验； 5.具备快速学习新技术和工具的能力，对前沿研究有强烈的兴趣和敏感度； 6.优秀的沟通能力和团队合作精神，能够与其他工程师和研究人员紧密合作，推动项目进展； 7.有相关行业经验者优先，特别是在强化学习、模仿学习算法落地和产品化方面的经验。 加分项： 有基于强化学习和模仿学习的机器人控制系统开发经验； 参与过强化学习、模仿学习相关的科研项目并有论文发表； 熟悉多智能体系统（MAS）中的强化学习与模仿学习应用。

1.负责常见神经网络模型的训练、fine tuning与性能优化，如VGG、ResNet、BERT、Transformer; 2.参与常见神经网络模型不同算子以及其他数学库的量化开发与性能优化，包括但不限于INT16、INT8、INT4量化； 3.构建测试系统，参与外部设备控制下的光计算芯片计算与调试； 4.参与常见神经网络模型在光计算芯片上的量化实现与性能优化， 如VGG、ResNet、BERT、Transformer等： 5.与硬件部门协作，参与光计算系统的功能与性能验证，根据验证结果提出计算方案优化； 6.与软件部门协作，支持框架/编译器的开发； 岗位职责： 1.一年以上AI算法相关开发工作经历，熟悉神经网络基本原理，具有量化模型推理/训练场景际部署经验； 2.熟练使用C/C++/Python，熟悉常见AI框架如PyTorch、Caffe、TensorFlow，具备CUDA、OpenCL等高性能并行编程能力者优先； 3.熟悉计算机体系结构，熟悉GPU/NPU/TPU/CPU架构者优先； 4.具有较强的沟通能力和团队协作精神，具备良好的文档撰写能力； 5.英文技术文献阅读流畅；

**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。

1、负责扫地机器人清扫路径规划算法的实现和升级优化 2、负责扫地机器人脱困越障等异常控制算法的实现和升级优化 3、负责扫地机器人回充、上桩等规划算法的实现和升级优化 4、负责扫地机器人器件运动控制和策略算法的实现和升级优化 任职经验： 1、**本科及以上学历，有C++编程经验，精通常用算法和数据结构； 2、熟悉Linux编程和常用的调试工具； 3、有室内导航规划开发经验的优先； 4、有机器人相关开发经验的优先。

1.负责图像处理效果的测试、评价、算法代码优化； 2.负责研发ISP成像与处理算法； 职位要求： 1.计算机、自动化、生物医学工程、光学等相关专业硕士及以上学历； 2.具有3年及以上ISP相关算法研发经验，拥有内窥镜成像或手机摄像相关算法研发经验者优先； 3.熟悉完整的ISP图像处理流程，了解现代ISP架构。 4.熟悉并行加速原理，拥有FPGA开发经验者优先； 5.拥有良好的数学基础，如矩阵分析、概率论等； 6.熟练掌握C++编程语言，有良好的编码习惯，能够编写高效率代码；

算法工程师，运控算法最为着急，其他方向可聊

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）