关于我们: 我们是一家源自美国硅谷的科技公司，致力于在全自动飞行汽车领域推动创新的边界。我们的团队由充满活力、富有技术热情并且拥有共同愿景的个人组成，共同创建突破性的解决方案。利用先进的人工智能和自动导航技术，我们立志将城市空中出行的概念变为现实，迎来一个人类飞行便捷高效的新时代。加入我们，为该领域的突破性进展做出贡献。如果您对推动创新的边界充满热情，我们诚邀您成为我们充满活力的团队的一员！ 职位概述: 作为一名机器视觉与图像处理软件工程师，您将在我们的自动返航和智能自主导航软件开发中担任关键角色。您将负责设计、开发和优化视觉定位与导航算法、图像预处理算法、目标检测与识别技术、态势感知系统以及视觉大语言模型的应用。通过您在计算机视觉和工程方面的专业知识，您将帮助我们创建下一代全自动飞行汽车和无人机的核心技术，确保在复杂环境中的安全与可靠性。 岗位职责: 算法开发: 优化和实现基于摄像头图像的视觉定位和视觉导航算法，确保其准确性、 稳健性和实时性。 实现目标识别和检测，特别是自主着陆能力，通过识别跑道和机场实现安全着陆。 进行图像语义分割和情景理解，增强无人机在复杂环境下的自主性。 使用深度学习模型（包括CNN、RNN、Transformer、VLM等）进行图像预处理和优化。 开发和优化去雾、去噪、去阴影、畸变矫正和颜色矫正算法，提升图像质量。 机器学习整合: 集成深度学习技术以改善视觉定位软件的适应性和鲁棒性。 优化: 持续优化软件性能，解决与可扩展性和资源约束相关的挑战。 测试和验证: 开发并实施软件端测试，验证各种条件和场景下视觉定位软件的可靠性和准确性。 资格要求: 计算机科学、机器人或相关领域的硕士学历+2年以上相关工作经验（或本科学历+3年以上相关工作经验）。 精通C++和Python，具备在C++平台上使用深度学习模型的经验。 在开发计算机视觉导航或图像处理算法方面具有丰富的实践经验：至少3年以上计算机视觉和图像处理相关经验，精通OpenCV，熟悉机器学习框架(PyTorch、LibTorch、 TensorFlow、Caffe等)，熟悉各种深度学习模型（CNN、RNN、Transformer、VLM等）并有相关项目经验。 在开发和实施SLAM算法方面具有丰富的实践经验，至少2年以上相关经验。 熟悉ROS 2（特别是Humble版本），有相关项目经验者优先。 了解相机和无人机的相关知识，包括相机校准、图像捕获技术和无人机摄影测量。 在目标识别、目标检测、图像语义分割和情景理解方面有丰富经验。 优先技能: 有视觉定位技术、视觉导航技术、视觉里程计、SLAM 和传感器融合方面的经验。 具备运用深度学习模型进行图像处理的能力，如 SuperPoint 和 SuperGlue。 具备视觉导航经验，如光流导航和特征跟踪导航。 了解摄像头校准和几何计算机视觉。 曾参与无人机、自动驾驶汽⻋、机器人或自主系统软件开发工作。 有高空无人机图像处理经验者优先。 有处理大规模图像数据集和实时视频处理经验者优先。 良好的问题解决能力和创新思维，能够在远程工作环境中有效沟通和协作。 较强的问题解决能力，能够独立工作并具有团队合作精神。 福利： 具有竞争力的薪资和股权选项。 项目完成金和利润分成计划。 灵活的工作时间和100%远程工作选项。 职业成长和学习创新技术的广阔机会。 协作和包容的公司文化。 使用前沿技术和真实应用的实践经验。 工作地点： 工作地点不限，可100%远程工作。 工作时间： 没有固定的每日工作时长要求，但需确保工作质量和及时性。 申请方式： 请将您的简历、过往工作经验及相关项目链接发送至电子邮箱：*********************** 在邮件中，请简要说明您为何适合此职位，以及您对未来空中交通技术的看法。

关于我们： 我们是一家位于硅谷的前沿科技公司，致力于将未来的空中出行变为现实。我们的使命是开发全自动飞行汽车和无人机技术，让城市空中交通更加便捷和安全。我们汇集了一群富有创新精神和技术专长的专业人才，致力于突破当前技术的界限，开创空中出行的新纪元。如果您渴望参与这一充满挑战与机遇的领域，并推动世界向前发展，我们诚邀您加入我们的团队，共同打造未来。 职位概述： 作为自主飞行算法工程师，您将成为我们团队的重要一员，负责开发和实现支持飞行器自主性的核心算法。您将在高复杂度的环境下设计传感器融合和视觉感知算法，确保飞行器能够在动态环境中进行高维度的自主导航和避障。您的工作将直接影响飞行器的安全性、可靠性和效率，是我们未来技术成功的关键。 岗位职责： 1. 传感器数据融合： 设计并优化多传感器数据融合算法，将来自相机、激光雷达、IMU、GPS等传感器的数据整合为一致的三维环境模型。 2. 视觉感知与导航： 开发和实现先进的视觉感知算法，支持飞行器在复杂环境中的定位、导航和障碍物检测。 3. 合成视景与场景理解： 实施飞行器God’s Eye View（三维合成视景），提升飞行器对环境的全面感知能力，并据此做出安全有效的自主决策。 4. 实时系统开发： 设计高性能的实时计算框架，确保算法在资源受限的环境下能够快速、可靠地运行。 5. 算法优化与验证： 持续优化算法性能，并在仿真环境和实际飞行测试中验证算法的可靠性与稳定性。 6. 系统集成与协作： 与硬件工程师、控制工程师和软件开发团队紧密合作，确保算法在不同平台上的无缝集成与运行。 7. 创新与研发： 探索和研究最新的计算机视觉、深度学习和自主系统技术，将其应用于自主飞行器的开发中。 8. 技术文档与知识分享： 编写和维护详细的技术文档，并在团队内外分享技术成果，推动公司整体技术水平的提升。 资格要求： - 计算机科学、自动驾驶、机器人或相关领域的硕士及以上学历，或具有同等经验的本科生。 - 至少1年计算机视觉、机器人或自动驾驶领域的算法开发经验。 - 精通C++和Python编程，具备在嵌入式系统或边缘计算设备上部署自动驾驶AI算法的经验。 - 深入理解SLAM、视觉里程计、目标检测与跟踪、以及多传感器数据融合等技术。 - 熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）和计算机视觉库（如OpenCV）。 - 具备汽车领域Bird’s Eye View (BEV)经验者或飞机领域合成视景技术开发经验。 - 了解自动驾驶领域的各种传感器，包括但不限于摄像头、激光雷达、雷达、超声波、IMU和声呐等。 - 英文流利，能熟练阅读SOTA论文和跟踪前沿技术趋势。 优先条件： - 有自主系统（如无人机、自动驾驶汽车、机器人等）开发经验者优先。 - 有英文论文发表和前沿技术研究经验者优先。 - 具备无人机图像处理或视觉导航算法开发经验者优先。 - 有处理大规模实时图像数据和视频流的经验者优先。 - 具备ROS 2的实际项目开发经验，有多线程编程和实时系统开发经验，能够优化算法的执行效率和稳定性。 福利待遇： - 具有竞争力的薪酬和利润分成。 - 股权激励。 - 灵活的工作时间与远程工作机会，支持全球优秀人才的加入。 - 参与前沿技术研发，推动空中出行技术的革新与发展。 - 提供个人成长和职业发展的广阔空间，支持持续学习和技能提升。 工作地点： 可远程工作，地点不限。 申请方式： 如果您对未来的空中交通技术充满激情，并且具备我们所需的专业技能，请将您的简历和相关项目作品发送至：***********************。我们期待与您一起，探索空中出行的无限可能。

岗位要求: 教育背景要求:本科及以上 技能要求:良好的需求理解力、问题分析、归纳能力 、跨领域协调能力 知识要求: 1、优秀的洞察及架构能力，熟悉数字化经验及4A架构； 2、熟悉Transformer、增量预训练、SFT、RAG、Agent技术栈，有大规模集群上实践经验者优先； 3、对技术有热情，具备良好的沟通表达能力和团队精神，自驱力强； 岗位职责: 1、对齐供应链业务战略，联合业务领域识别业务挑战及应用机会点，制定AI应用战略及演进路标，规划并落地AI应用的系统及解决方案架构，牵引应用架构及技术架构的演进； 2、聚焦供应链的核心高价值业务场景，通过构建AI应用，赋能供应方案设计、供应资源决策、订单履行管理等，优化供应链作业及运作模式，提升工作效率、质量与客户/伙伴供应服务满意度。

职位职责： 1、探索前沿的LLM、MLLM、StableDiffusion等在端侧的落地和应用； 2、设计、调试并训练端侧某领域的大模型； 3、负责相关领域的数据收集、清洗、送标、微调、效果评估工作； 4、持续跟踪行业进展，提升团队在该领域的技术能力。 职位要求： 1、熟悉Transformers、大模型、Langchain等最新技术，有相关项目经验优先； 2、熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架； 3、良好的团队协作能力； 4、熟悉业内主流大模型原理，训练/Fine-tune策略，数据Pipeline等； 5、创新性强，有良好的动手实现能力，对技术有热情。

职位职责： 团队介绍：飞书作为先进企业协作与管理平台，是字节跳动在B端与企业服务领域的重要布局之一。飞书整合即时沟通、日历、视频会议、云文档、企业邮箱、服务台功能于一体，助力团队高效协同，彻底告别零散的多套系统和割裂的协作体验。在组织管理层面，飞书还打造了飞书OKR、飞书招聘、飞书绩效等多款产品，助力组织成长。目前，飞书已成为众多先进团队的第一选择，服务了小米、“蔚小理”、华润、元气森林、三一重工等企业。 1、带领团队一起开发AI驱动的下一代企业应用引擎； 2、跟进前沿趋势，能清晰规划LLM应用方向的技术路线和团队布局； 3、统筹算法团队的研发迭代工作，并能带领团队拿到结果； 4、参与解决方案的制定，推动产品落地和PMF。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、软件相关专业，具有扎实的算法基础； 2、精通深度学习的实践方法，有把深度学习模型应用到大型产品和服务中去的丰富经验、熟悉Bert、GPT3等预训练模型，对相关任务技术有深入理解（如模型训练、prompt设计、 instruct微调、模型工程化等）； 3、熟悉LLM增强技术(SFT/向量召回/RLHF/Prompts等)，有实践经验者优先； 4、具备算法团队的管理能力，能够紧跟当前的技术趋势，设计整个团队的技术架构，规划中长期发展路线。

工作内容： 我们正在寻找一位AI算法应用工程师，加入我们的技术团队。该职位将负责开发和优化我们的基于LLM的大模型AI应用，包括但不限于基于大模型的AI搜索、协同办公搜索推荐、企业级文档搜索。以及，财务和人资领域等智能化应用，面试间AI、财务AI等内容。理想的候选人应具备强大的算法背景，能够设计和实现复杂的搜索相关性算法、排序算法和意图理解模型，同时具备出色的工程实现能力。 主要职责： 1、设计、开发和优化高效、可扩展的搜索算法和推荐系统，提升搜索相关性和用户体验。 2、深入理解用户需求，通过意图理解和用户行为分析，不断优化搜索结果的准确性和个性化推荐。 3、与数据科学家合作，利用机器学习和深度学习技术，开发和维护基于大模型的AI搜索算法。 4、负责搜索系统的架构设计和性能优化，确保系统的高效运行和稳定性。 5、编写高质量的代码，进行代码审查，确保软件质量和系统安全。 跟踪最新的搜索算法和机器学习技术发展，将创新技术应用到实际项目中。 任职资格： 1、有钉钉、飞书等协同办公领域搜索或者AI开发经验者优先考虑。 2、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能或相关领域。具有LLM大模型AI应用经验者优先考虑，比如基于大模型进行finetune以及人类反馈强化学习经验者优先考虑。 3、至少3年以上搜索算法或推荐系统开发经验，具有在大型搜索引擎项目中的实战经验者优先，有深度RAG经验者以及text2sql、text2api等经验者优先考虑。 4、深入理解搜索相关性算法、排序算法、意图理解等核心技术，有成功实现复杂搜索系统的经验。 5、精通Java编程语言，具备良好的软件工程实践经验，熟悉系统设计和架构。 6、熟悉机器学习算法和工具，有使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）解决实际问题的经验。 7、良好的团队合作精神，强烈的责任心和创新意识，能够在快速变化的环境中适应和学习。

1. 负责设备端语音降噪唤醒、识别、语义理解问题排查及优化研发，包括结合海尔语音设备整机结构进行语音效果问题分析、算法调优，设备端调试及问题修复； 2. 侧重于语音设备端降噪增强、识别、语义理解类算法研发及应用创新，推进海尔语音系统架构优化升级，推进语音技术在海尔产业落地，打造标准化解决方案；

岗位职责： 1. 根据产品需求开发清洁机器人所需的slam导航软件，包括：SLAM建图及定位（激光、视觉或rgbd融合均可）、地图优化、动态更新、延边探索、覆盖规划、区域分割、动态避障及脱困算法等： 2. 负责算法的规划设计、编码实现以及单元测试； 3. 负责前沿算法的跟踪以及预研； 4. 负责相关技术文档的撰写； 任职要求： 1. 计算机理工科相关专业，以SLAM算法为专业研究方向者优先,，985&211**本科以上学历，3年及以上机器人导航算法方面工作经验； 2. 熟悉常见的开源SLAM方案； 3. 熟悉机器人导航，具有多传感器融合和多传感器标定的理论和实践经验； 4. 掌握基础算法知识，如EKF、UKF、PF等； 5. 具有较强的编程能力，熟练使用C/C++； 6. 扎实的数学功底，能够推导传感器中常用的数据转换，滤波公式； 7. 良好的英文读写能力，工作积极主动，能发现问题并解决问题。

职位诱惑：出海公司 学习空间 免费餐食 扁平管理 职位描述： 1. 智能对话系统开发辅助 -参与 AI Agent 与 Chatbot 平台的开发工作，承担功能模块的设计与实现，助力提升系统的自动化处理和用户交互功能。 -研究和应用最新的 AI Agent 技术，协助团队优化系统的智能性和响应能力。 2. 多模态模型开发与工作流支持 -负责多模态数据的预处理和模型训练的基础任务，协助优化模型的性能和稳定性。 -参与基于 ComfyUI 的工作流设计与优化，支持多模态模型的高效开发与部署。 3. 技术学习与支持 -积极学习 AI 领域的最新技术和工具，参与团队的技术分享与讨论，提升自身的专业技能。 -提供开发过程中的技术支持，协助解决日常问题，确保项目的顺利进行。 4. 文档与测试工作 -参与编写和整理技术文档，确保开发过程中的知识积累和传递。 -负责系统功能的测试和调试，确保交付代码的质量与稳定性。
 职位要求： 1. 1-3年工作经验，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。 2. 具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python 等编程语言。 3. 对人工智能和机器学习有浓厚兴趣，有一定的理论基础。 4. 具备良好的学习能力和团队合作精神，能够快速适应新的技术和工作环境。 5. 有责任心，注重细节，能够认真完成交付的任务。

职位描述： 1.负责NR无线通信的链路级及系统级仿真平台功能开发，及平台功能优化； 2.负责物理层及高层算法设计开发，优化及验证； 3. 支持标准化方案推动，进行相关方案的开发及仿真验证； 职位要求： 1. 通信，电子，地磁场与微波，计算机，数学等相关专业，本科及以上学历； 2.熟悉通信，数字信号处理理论； 3.熟练掌握C，Matlab语言；

岗位要求： 1、积极配合算法研发团队，收集，清洗，整理数据，并进行数据标注，建立算法测试/训练数据集，为算法研发人员提供数据支撑； 2、负责算法的准确性，性能，稳定性，可用性等的测试和评测，完成算法和产品的集成测试，编写测试用例和测试报告； 3、能够依据算法的不同，从服务业务的功能、效果、稳定性进行测试设计与执行，根据业务的不同制定不同的测试策略，使用不同的测试方法，分析定位问题； 4、参与产品需求评审，具有较好的业务理解能力和沟通能力，测试严谨认真负责。 任职资格： 1、本科及其以上学历，超过1年TTS\ASR\NLP的相关测试经验； 2、了解自然语言处理，或语音识别的相关测试方法和基础知识，了解asr、nlp、tts的测试流程 3、熟悉测试流程以及测试相关技术者优先； 4、掌握Python语言，使用jmeter、potman等测试工具； 5、有较强的创新能力，良好的沟通能力以及团队协作能力； 6、良好的责任心、逻辑性、沟通能力，团队合作精神，独立并积极主动。

岗位职责： 1、负责图像、视频相关的AI模型的调研、训练与微调； 2、使用C++实现在不同的平台的模型推理，优化推理效率，解决端部署性能问题； 3、跟踪前沿的深度学习算法，不断对算法模型进行升级优化； 任职资格： 1、计算机科学、信号处理、图像识别、机器视觉等相关专业，硕士及以上学历； 2、精通深度学习的基本原理，具备扎实的CV理论基础和相关技能； 3、熟悉Python编程，能够熟练使用Tensorflow、Pytorch等至少一种深度学习框架； 4、熟悉Windows/Linux系统下的C++开发、CUDA并发编程； 5、能快速阅读各类中英文文献，理解并实现算法； 6、在目标检测、动作识别、图像生成、多模态理解等领域有实际的项目经验者优先；

1.负责语音模型算法的研发工作，包括语音降噪增强、语音识别、语音合成等语音算法的研发和应用落地； 2.侧重于语音降噪增强、识别类算法在智能家居会话场景的应用，及语音合成算法在对话场景的落地； 3.通过跟踪热点技术和创新，确保算法性能行业领先，帮助海尔产业产生实际价值和打造业界领先的语音应用产品； 4.持续关注学术界和行业的最新研究动态，跟进语音相关的前沿技术发展。

任职要求： 学历要求：硕士，博士 高级算法研究员：负责高阶算法研究与开发，优化大模型性能；在多场景中应用深度学习或图神经网络技术，推动AI技术突破；参与核心技术攻关，并跟踪行业最新技术动态。 - AI平台研发架构师：负责AI平台架构设计与优化，推动多模态模型工程化落地；支持重大交付项目并进行性能调优，提升系统竞争力。 - 任职要求： - 学历：硕士及以上（博士优先），计算机、人工智能、自然语言处理、微电子等相关领域。 - 经验： - 研究生：2年以上相关领域工作经验。 - 博士生：3年以上相关领域经验，或具备顶会/期刊发表经验。 - 技能： - 精通深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），具备C++/Python编程能力。 - 熟悉Transformer、自注意力机制、图神经网络等技术，具备AI底层技术开发经验。 - 了解分布式系统与云原生技术栈者优先。 带头行业的薪酬、尖端技术平台、无限成长机会，等你加入！

工作职责： 1. 负责大语言模型LLM文本理解与文本生成算法研发，开展数据处理、模型训练及推理优化等工作； 2. 负责AIGC内容生成研发工作，将前沿自然语言生成技术应用于实际业务，构建行业垂直领域自然语言理解及生成系统，获取业务收益； 3. 负责自然语言处理方向基于 GPU 的并行多机多卡训练、高性能模型推理等； 4. 对行业最新动态进行跟踪，结合企业业务场景的具体需求，提出改进方案或新算法模型的开发计划，产生实际价值。 任职要求： 1. 对于自然语言处理技术应用到实际业务场景中并产生真实的商业价值具有强烈的热情，有责任感和较好的洞察力； 2. 拥有计算机、自然语言处理、深度学习等相关专业硕士及以上学历，且具备2年以上自然语言处理研究经历或相关工作经验； 3. 具备大语言模型研发经验者优先，具备多模态大模型项目经验者优先； 4. 熟悉一些开源的算法库或工具，如LTP、stanfordNLP、NLTK、Apache OpenNLP、scikit-learn等； 5. 熟悉多种AI框架（如TensorFlow、Pytorch、Keras），具备较强的开源技术集成能力者优先； 6. 具有较好的逻辑表达能力、良好的团队合作精神和高度的责任心。