工作描述:
1. 对泛工业数据进行挖掘与可视化，支持工业数字化与智慧运维业务；
2. PHM项目与产品的实施。

职位要求:
1.硕士以上，或较为优秀的本科生；
2.有机电项目背景、机器学习/深度学习或工业工程背景者；
3.基本C/C++/Python编程技能、Matlab；
4.学习能力强，勇于挑战,，高效，责任心强。

工作描述:
1.筛选、搜索简历；
2.面试预约，安排调整并反馈相关人；
3.面试结果跟踪反馈；
4.招聘数据的录入、更新、维护；
5.月底招聘情况统计分析；
6.人员入职、离职手续办理；
7.人员流动情况监控、汇总并反馈。

职位要求:
1.在读本科及以上学历，专业不限；
2.对人力资源工作感兴趣，活力有热情。

工作描述:
参与公司前端项目的开发与维护，基于 TypeScript + Next.js 技术栈完成页面组件、功能模块的编码实现；
配合设计师与后端工程师，将 UI 设计稿转化为高质量的前端页面，确保跨设备、跨浏览器的兼容性；
学习并实践 React 组件化开发思想，结合 TailwindCSS 提升页面样式开发效率；
参与前端技术文档的编写与维护，协助团队优化开发流程与代码规范。

职位要求:
计算机相关专业在读（本科 / 研究生均可），每周可实习 3 天及以上，能持续实习 3 个月以上优先；
掌握 HTML/CSS/JavaScript 基础，了解前端工程化基本概念；
熟悉 TypeScript 类型系统，能独立使用 TypeScript 编写规范代码；
了解 Next.js 核心特性（如 SSR/SSG、路由系统、API Routes 等），有 Next.js 项目实践经验者优先；
掌握 React 基本用法（如 Hooks、组件通信等），能使用 React 搭建基础页面；
了解 TailwindCSS 优先，或有其他 CSS 预处理器（Sass/Less）使用经验；

工作描述:
岗位职责：
1. 协助完成AI模型在端侧设备的部署与性能评测工作；
2. 参与模型轻量化、推理优化等相关技术的测试与验证；
3. 收集并整理端侧运行时的资源占用、响应速度、功耗等关键指标数据；
4. 配合团队完成测试报告撰写及问题反馈。

职位要求:
任职要求：
1. 计算机、人工智能、电子信息等相关专业在读硕士或大四保研同学；
2. 熟悉Python或C++编程，具备基本的算法与数据结构知识；
3. 了解常见深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）及模型推理引擎（如TensorRT、NCNN、Core ML等）者优先；
4. 具备较强的学习能力与问题分析能力，责任心强，能稳定实习者优先。

工作描述:
1. 解读法规、市场调研；
2.支持对数据分析平台进行搭建；
3.支持数据分析平台底层算法的开发。

职位要求:
1.车辆、自动化、电子、通信类等专业本科及以上学历；
2.有自动驾驶、无人驾驶、HIL测试、ADAS相关工作经验者优先；
3.掌握脚本开发工具的使用；
4.具有良好的系统设计、信号处理的专业知识，以及实际应用经验；
5.拥有优秀的沟通协调能力，具有较强的抗压能力，细心、有责任心，善于团队合作，积极主动。

工作描述:
工作职责：
1. 行业数据资产构建与清洗 (Data Construction & Cleaning)
●车型数据库搭建： 调研并梳理行业主流及领先车企（如小鹏、华为系、小米、蔚来、理想、特斯拉等）的车型列表。建立包含车辆类型（SUV/Sedan/MPV）、价格区间、SOP时间及关键配置的结构化档案。
●功能与对标库建设： 收集上述车型的智能化功能列表（如智驾功能、座舱功能），编写标准化的功能描述，协助建立竞品对标库。
●软硬件资源映射： 梳理主流功能背后的实现逻辑，包括算法需求、软件功能分配，以及对应的核心芯片选型（如Orin-X, 8295等）和参数指标。
●系统架构梳理： 整理主流车型的电子电气架构方案（如区域控制器ZCU、中央计算平台HPC等），并关注行业前沿技术趋势（新技术、新芯片、新架构）。
●知识图谱地基： 协助建立“车型-功能-算法-芯片-系统”之间的多维关联关系，为后续知识图谱的构建打下数据基础。
2. 知识库向量化与RAG优化 (RAG Optimization)
●知识切片管理： 基于现有平台，对整理好的技术文档、Excel数据进行合理的文本切片（Chunking），确保语义完整性。
●检索效果验证： 对车型库、功能库、芯片库等进行检索测试（RAG），评估知识召回的准确率和成功率，并根据测试结果反向优化数据结构。
3. 提示词工程与模型调优 (Prompt Engineering & Tuning)
●提示词编写： 设计和优化Prompt（提示词），引导大模型根据用户输入的需求，准确输出最优的架构建议及理由。
●微调数据准备： 协助准备用于模型微调（Fine-tuning）的高质量问答对（Q&A Pair），参与模型输出结果的评测与打标。

职位要求:
任职要求：
1. 学历与专业：
●研究生以上学历（研一、研二）。
●优先专业： 车辆工程、电子信息、自动化、计算机科学、数据科学或相关理工科专业。
2.核心素质（关键项）：
●熟悉 Python 编程： 能熟练使用 Python 进行数据处理（如使用 Pandas 处理表格，或使用脚本进行文本清洗、正则匹配），能写脚本自动化处理繁琐的数据整理工作。
●理解 RAG 基本原理： 了解大模型知识库的基本流程（Embedding 向量化、Chunking 切片、Vector Search 向量检索），有使用过 LangChain、Dify、FastGPT 或类似知识库构建工具的经验（哪怕是自己搭建的Demo也可以）。
●数据格式敏感度： 熟悉 JSON、Markdown、CSV 等数据格式的转换和规范，理解结构化数据对AI的重要性。
4. 加分项（Nice to Haves）
●有 爬虫（Crawler） 经验，能从公开网络自动抓取汽车配置数据者优先。
●有 Elasticsearch 或 向量数据库（如 Milvus, Chroma, Faiss）的基础认知或使用经验。
●对智能汽车行业感兴趣，了解基本的汽车电子电气架构（EE架构）概念。

工作描述:
工作职责：
1.负责软件平台自动化脚本开发；
2.支持软件开发工作。

职位要求:
任职要求：
1、本科以上在校生，计算机、自动化等相关专业；
2、熟悉Python相关知识；
3、熟练掌握数据结构和算法等计算机基础知识，具备较好的逻辑思维能力；
4、具有较强的责任意识；
5、实习时间3个月以上，每周至少工作3天。

工作描述:
1、自主移动机器人(AMR)及多关节机械臂等机器人运动学控制算法开发，包括关节空间、笛卡尔空间的轨迹规划及插补，轨迹过渡，前馈控制，反馈控制，力控算法等；
2、机器人动力学建模及算法开发；
3、搭建Gazebo/Isaac Sim仿真环境，完成算法验证、嵌入式平台（如NVIDIA Jetson）部署与实机调试闭环。
4、开发机器人运动轨迹生成算法，优化机器人在不同场景下的行为决策，包括不同环境下局部避障等策略；
5、机器人规控算法的软件实现、配合整机联合调试，解决决策和运动规划工程问题；
6、编写测试文档。

职位要求:
1、全日制硕士及以上学历，自动化、机械、机械电子、计算机等相关专业优先；
2、具有扎实的数学基础，掌握机器人学基础知识，熟悉控制理论、优化理论；
3、具有机器人运动学和动力学、路径规划、轨迹规划、运动插补等项目经验；熟练掌握PID、LQR、MPC、自适应控制等常用控制算法原理；熟练掌握常用路径规划算法（如RRT、A*、样条插值）与运动规划算法（如DWA、TEB）；
4、熟悉C/C++，熟练使用开源机器人软件平台、工具包等工具者优先；
5、加分项：参与过机器人相关项目、竞赛或实习经历；掌握Docker/Git CI/CD流程；在ICRA/IROS/RSS发表相关论文，或主导开源项目；熟悉扩散模型（Diffusion）、神经辐射场（NeRF）等AI方法在运动规划中的落地应用 。

工作描述:
1、负责测绘内业数据处理和制作；
2、爱岗敬业、能吃苦耐劳，有较强的学习能力与接受能力；
3、做好本岗位的测绘成果归档和档案保密工作；

职位要求:
1、 有使用ArcGIS，MapInfo、AutoCad等制图软件的经验；
2、 测绘专业本硕均可，具备导航电子地图相关业务优先；
3、 有较强的责任心和团队合作精神及良好的沟通能力。

工作描述:
1.智能座舱场景下的多模态（舱内外语音、舱内外视觉、车身状态参数等模态）大模型的指令微调、偏好对齐等阶段的工作，包括但不限于数据迭代、模型训练、模型自动化评测等环节。
2.搭建训练数据处理Pipeline，推动汽车座舱场景的音视频、文本等数据闭环，结合模型反馈进行数据动态筛选与更新，包含但不限于数据的质量评估、清洗、格式化、分类等。调优训练数据配比，持续构建与优化数据集。
3.基于多模态大模型，适配智能座舱场景中各类下游应用（乘客复杂意图理解，情绪健康关怀，GUI Agent等），探索大模型以及相关人工智能技术在车载场景的落地方案。
4.密切追踪国际多模态大模型领域的最新研究成果与发展趋势，积极引入先进理念和技术，保持技术的领先性。

职位要求:
1. 计算机、电子信息、自动化、数学等相关专业硕士及以上在读；
2. 扎实的 Python 编程功底，熟悉 PyTorch 及常用生态；
3. 对AI大模型感兴趣；
4. 每周可实习 4–5 天，连续 3 个月及以上。