岗位职责: 1、负责AI领域的产品开发； 2、负责AI算法及产品系统的设计和实现； 3、负责产品的集成和调测，以及各类工具链的开发； 4、负责对外洞察AI领域最新趋势并配套开发或更新产品。 岗位要求： 1、计算机或人工智能相关专业，具备一个及以上大型实际软件项目经验，独立承担过关键子模块的开发工作； 2、熟练运用至少一门编程语言（C,C++ /Java /Python/Rust等）； 3、熟悉目前市场上多个AI平台，开源的平台有实际开发经验，熟Tensorflow/scikit-learn/xgboost/Caffe/MindSpore/pytorch等主流深度学习框架的使用,有AI算法开发及应用经验者优先； 4、深入理解计算机系统架构与操作系统，熟练掌握异构计算平台原理和典型硬件加速器的使用方法，熟练运用开发编程和底层调试，熟悉Linux/ROS； 5、熟悉市场上主流的AI应用，语音对话及常用C3,S3模块或相关IC的应用，深度神经网络、计算机视觉、机器人导航定位、运动规划、机器学习算法和知识图谱等至少熟悉一种，能够针对算法特点与芯片硬件特点设计最佳算法实现方式并优化部署或者有数据分析、挖掘、建模等背景； 6、了解编程规范/惯用法/设计模式，掌握OOD/业界常用框架优先。

岗位职责： 1. 自动化设备上位机系统优化 2. 自动化设备调试 3. cnc自动编程算法开发 4. 三菱cnc的plc程序改进 任职要求: 1. 熟悉c#和winform框架，具有上位机系统开发经验。 2. 熟悉正运动或其他品牌的运动控制卡，且具有自动化设备调试经验。 3. 具有plc程序开发经验，熟悉三菱plc，能够阅读并理解大型plc程序， 4. 了解cnc操机基本知识，了解cnc编程原理。 5. 具备良好的数理知识，思维活跃，善于沟通。

岗位职责： 1、AI Agent架构研发：ReAct推理框架、MCP协议适配、Agent技能编排； 2、工业 RAG系统、Agent长短期记忆模块开发； 3、制造业工艺知识图谱构建； 4、工业大模型的领域微调与能力对齐； 任职要求： 1、计算机/人工智能/数学相关专业，一本/211/985学历，二本及以下勿扰； 2、熟悉 LLM、RAG、Agent 相关技术，有相关项目经验； 3、有大模型微调、知识图谱开发经验者优先。

岗位定位： 工厂数字化转型和AI应用方向。负责将人工智能技术与家具制造场景深度融合，从沙发设计渲染、原材料需求预测、订单智能排产到质量检测，用AI重构工厂的生产流程，降本增效。 岗位职责 作为我司首位AI应用工程师，负责以下核心场景的落地： 1. 智能设计辅助与虚拟打样（降低成本） 主导引入和优化AI渲染工具，通过Stable Diffusion/Midjourney/Sora等AIGC技术，根据设计草图快速生成高保真产品效果图或者音视频。 目标是减少物理打样次数，缩短新品开发周期，降低研发成本。 2. 需求预测与智慧采购（优化库存） 基于历史出货订单、季节性因素及市场趋势，利用时间序列分析、机器学习（LSTM/Transformer等）算法构建销量预测模型。 根据预测结果，制定科学的分批次原材料采购计划，在保证生产供应的同时，降低原材料库存积压，提高资金周转率。 3. 生产计划与AI排产（提升效率） 对接现有ERP/MES系统，获取订单、设备、人员、物料等实时数据。 开发或引入智能排产算法，综合考虑交期、设备状态、工艺约束等因素，自动生成最优的生产作业计划，提升综合效率。 4. 工业视觉质检（保障质量） 探索并落地AI视觉检测方案，针对板材木方缺陷、外观缝线工艺和一致性等关键质检环节，训练深度学习模型。 替代传统人眼质检，实现24小时不间断、标准化的高精度检测，降低客诉率。 任职要求： 教育背景： 计算机、自动化、工业工程、应用数学等相关专业，本科及以上学历。 编程能力： 扎实的Python编程基础，熟悉常用的AI框架（如PyTorch, TensorFlow）和数据处理库（Pandas, NumPy）。 行业经验（关键）： 2年以上家具制造或相关离散制造行业的信息化、数字化工作经验。 ERP融合经验： 必须有家具行业ERP的实施、开发或数据对接经验。 熟悉ERP数据结构，能读懂数据表逻辑。 专业技能： AI渲染： 熟悉AIGC工具链，有ControlNet等插件使用及模型微调经验者优先。 预测算法： 熟悉时间序列预测模型，有实际销量预测项目落地经验（需要有落地的算法案例）。 排产算法： 了解运筹优化算法（遗传算法、粒子群算法等）或启发式算法在排产中的应用。 视觉检测： 了解图像分类、目标检测（YOLO系列）算法，有工业质检项目经验者优先。 软性素质： 业务理解力： 愿意深入车间，理解工厂生产工序的全流程，不纸上谈兵。 落地能力： 比起发论文，我们更希望能将模型部署到实际生产环境中，让部门之间工作效率大幅提升。 有从0到1搭建小型数据中台或数据仓库经验更好。 具体薪资面议

岗位职责： 1、负责先进生产计划与排程系统（APS）的全流程开发工作，涵盖需求分析、系统设计、编码实现、测试优化等环节，确保系统性能高效、稳定。 2、挖掘并梳理 APS 系统的功能需求，将复杂的业务逻辑转化为可行的技术方案。 3、负责研发APS 系统算法，提升排程的准确性与效率，实现生产资源、产能与订单交付时间的平衡，降低生产成本。 4、跟踪行业技术发展趋势，引入新技术、新方法，持续迭代 APS 系统，提升系统竞争力，满足不断发展的业务需求。 5. 拥有大模型预训练/微调/模型评估等实践经验； 6. 从工程角度优化模型的资源占用，提高模型调用的并发； 7. 了解deepspeed、vllm等训练和推理框架； 8. 具有较强的学习能力，具有钻研探索精神，能独立分析和解决问题；责任心强，具备良好的团队合作精神。 岗位要求： 1、全日制本科及以上学历，计算机、数学、物理等相关专业； 2、具备 5 年以上软件开发经验，其中至少 3 年专注于 APS 系统开发。 3、具备扎实的数学基础，熟悉常用的机器学习、深度学习算法和理论； 4、精通Python/c++/java等编程语言，具备良好的编程能力和代码风格 5、深入理解运筹学、算法优化等理论知识，熟悉线性规划、启发式算法等在生产排程中的应用，能够独立设计和优化排程算法； 6、有开源实践经验或成果演示者优先；有参与大型项目经验者优先；有成功上线的 APS 项目经验者优先； 7、具有广泛的技术视野，创造性思维，丰富的想象力。

核心职责： 1.基于ROS2框架开发机器人核心功能（节点通信/DDS配置/生命周期管理）。 2.设计运动控制算法（运动学/传感器融合/LiDAR-IMU-摄像头）及路径规划/SLAM 方案。 3.优化强化学习（RL）训练流程，开发多模态决策系统。 硬性要求： 1.精通C++与Python，具备算法工程化落地能力。 2.深入掌握ROS2及机器人学理论（控制/规划/感知）。 3.熟悉 Linux 开发环境及编译工具链（Colcon/CMake）。 4.学历：本科及研究生以上（计算机/控制工程等），要求毕业于浙江大学、南京大学、上海交通大学（优先考虑），华南理工、深圳大学等985、211学院，以项目成果为考核核心，能力突出者不受学历限制。 优先条件： 1.有导航（Nav2）、运动控制（MoveIt2）或 Gazebo 仿真开发经验。 2.参与过自动驾驶技术迁移至机器人视觉系统的项目。 3.熟悉Docker容器化及CI/CD流水线。 工作地点：广东东莞或江苏常州均可

•学历要求：硕士及以上（计算机、自动化、机器人学等相关专业）。 •经验要求：3年以上相关经验，有顶会论文（如 ICRA, IROS, CoRL）或知名开源项目者优先。 •核心技能要求： ◦精通 Python 编程，熟练使用 PyTorch/JAX 等深度学习框架。 ◦深入理解 Transformer 架构、VLM（视觉-语言模型）及 VLA（视觉-语言-动作模型）。 ◦熟悉强化学习（RL）、模仿学习（IL）及世界模型（World Model）在机器人决策与控制中的应用。 ◦熟练掌握 Isaac Sim、MuJoCo 等物理仿真平台，具备完整的 Sim2Real（仿真到现实）迁移与闭环控制落地经验。 ◦熟悉 Linux 环境、Docker 容器化部署及 ROS/ROS2 机器人中间件。

1、项目全流程开发：负责公司AI项目的实施与开发，主导需求分析、系统设计、编码、测试及上线后维护工作。 2、算法模型设计与实现：根据具体业务需求，设计并实现机器学习、深度学习等AI算法与模型，以提升业务效率与智能化水平。 3、系统开发与优化：使用编程语言进行AI系统核心模块的开发与调试；持续优化代码性能，负责系统的部署与运维，保障系统的效率与稳定性。 4、技术方案支持：项目前期需求调研与技术论证，提供专业的技术解决方案与可行性评估。 5、前沿技术研究：持续跟踪AI领域的技术动态与发展趋势，为团队引入新技术、新思路，保持技术先进性。 6、知识沉淀与分享：编写技术文档，参与内部技术培训与分享，提升团队整体技术水平。 7、跨部门协作：与产品、运营、市场等团队紧密合作，高效沟通，共同推动AI项目的落地与业务推广。 8、问题排查与解决：快速解决AI项目开发与运行中的各类技术问题，确保项目顺利推进。 9、项目管理与汇报：定期向上级汇报项目进展、成果与风险，及时反馈问题并争取必要的资源支持。 任职要求： 1：本科及以上学历，计算机科学、软件工程、大数据、人工智能等相关专业 。 2：2年以上AI相关实战经验，熟悉模型训练、数据处理、算法优化及模型部署等关键环节。 3：具备良好的编程功底，熟练掌握编程语言 。 4：熟练掌握至少一种主流数据库的操作与开发。 5：具备分析解决问题能力和较强的团队协助精神,。 6：有成功的AI 项目完整开发经验者优先，拥有AI相关认证更佳。

【岗位职责】： 1. 基于大模型API，开发RAG（检索增强生成）应用，覆盖经营数据智能问答、企业制度知识库、质量趋势分析等场景； 2. 搭建企业知识库，将公司制度文档、流程规范、产品资料等非结构化数据转化为可检索、可问答的知识体系； 3. 对接公司现有业务系统（金蝶ERP、蓝凌OA、华天PLM、人众EHR等）的API或数据库，建立AI应用的数据供给链路； 4. 将AI能力嵌入企业微信、OA等日常工作入口，让员工在日常工具中直接使用AI功能； 5. 主导AI平台及大模型的技术选型与评估； 6. 协助IT团队和业务部门理解AI能力边界，推动AI在多场景的落地应用。 【任职资格】： 1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业； 2. 3年以上软件开发经验，其中至少1年以上AI/LLM应用开发相关经验； 3. 熟练掌握Python，3年以上实际项目开发经验，熟悉FastAPI/Flask等Web框架，能独立完成API服务开发； 4. 有大模型API实际调用经验（OpenAI、DeepSeek、通义千问、文心一言等均可），理解Prompt Engineering和RAG架构原理； 5. 熟练编写SQL，熟悉MySQL/PostgreSQL/SQL Server中至少一种； 6. 有RESTful API对接经验，理解接口鉴权、数据同步、异常处理等工程问题； 7. 有较强的自驱力和结果导向，以及业务理解力和沟通协调能力。 *【加分项】（非必须，但优先考虑） 制造业信息化/数字化项目经验，理解BOM、工单、质检等业务概念； 企业微信机器人或应用开发经验； LangChain / LlamaIndex / Dify 等AI框架使用经验； Power BI / FineBI / Superset 等BI工具使用经验； 有个人GitHub、技术博客或开源项目（请在简历中附上链接）

岗位职责： 1、善于将模糊的业务需求，转化为清晰的数学和算法问题，务实高效地解决方案。 2、主导或协同数据团队进行数据探查，清洗，标注体系设计，构建模型训练与评估数据集。 3、完成模型训练，验证，大规模超参数调优及多模型融合，持续迭代升级核心指标。 4、将算法经验沉淀为技术文档，专利，或可复用的组件/平台能力，对团队进行技术分享，提升算法水平。 5、与项目团队协作，高效部署与上线，保障线上服务的稳定性与性能，快速协作项目落地 6、AI算法工程师，输出并维护一份“数字BOM”，即，数据，代码，模型，配置，文档全套清单。 岗位要求：， 1、大专及以上学历，计算机，人工智能，机电一体化等相关专业，3~5年以上推动算法研发完整的项目落地经验，从问题定义，数据探查，算法选型与调优，离线实践，在线AB测试，到最终业务指标提升过程。 2、熟悉非标设备自动化及相关生产工艺流程， 3、精通机器学习经典算法（LR,SVM,GBDT等）和深度学习理论（CNN,RNN,GAN等），熟悉常用数据库（NUMPY,PANDAS等）掌握至少一个深度学习框架。 4、掌握LINUX开发环境，熟练使用GIT，能编写，可维护，可测试，高性能的算法代码。 5、具备良好的沟通与协调能力，工作敬业，刻苦耐劳，服从安排并具备良好的团队精神。

工作职责 1. 场景化AI方案落地 - 聚焦精密压铸、机加工环节，开发视觉质检算法（如铸件缺陷检测、尺寸精度校验），替代人工检测，提升检测准确率与效率。 - 基于设备传感器数据与生产日志，构建时序预测模型，实现压铸机、CNC等设备的故障预警与预测性维护，减少停机时间。 - 结合ERP/MES/APS系统数据，优化生产排产与调度算法，平衡产能、交期与成本，适配“三精三百”管理要求。 2. 数据处理与模型开发 - 对接生产、质检、设备等数据源，完成数据采集、清洗、标注与特征工程，搭建工业级训练数据集，解决数据孤岛问题。 - 选用适配工业场景的机器学习/深度学习算法（如CNN用于视觉质检、LSTM/Transformer用于时序预测），完成模型设计、训练、调参与优化。 - 针对产线边缘算力限制，开展模型轻量化（量化、剪枝），确保模型推理速度与精度平衡。 3. 工程化部署与系统集成 - 采用Docker等工具封装模型，通过FastAPI搭建推理服务，实现与MES、QMS等现有信息化系统的集成对接。 - 完成AI方案在产线的试点与推广，配合生产、质检团队完成上线测试与效果验证。 4. 技术迭代与知识沉淀 - 跟踪工业AI、大模型、机器视觉等领域新技术，探索在精密制造场景的创新应用（如小样本学习解决工业数据稀缺问题）。 - 编写技术文档、部署手册，沉淀AI落地方法论，推动跨部门技术交流。 5、负责AI Agent核心架构设计与开发，不断优化和提升大模型Agent的技术框架，构建高可用、低延时的分布式系统 任职要求 1. 学历与专业：本科及以上学历，计算机科学、自动化、数据科学、电子信息等相关专业；硕士学历或有精密制造/压铸行业AI落地经验者优先。 2. 核心硬技能 - 编程基础：精通Python，熟悉NumPy、Pandas、Scikit-learn等工具；了解C++者优先（适配边缘端开发）。 - 框架与算法：熟练掌握PyTorch/TensorFlow至少一种深度学习框架；精通计算机视觉（目标检测/分割）、时序预测算法，有工业场景模型优化经验。 - 工程化能力：熟悉Docker容器化技术、FastAPI推理服务搭建；了解MLOps基础流程，具备模型监控与迭代能力。 - 行业适配：熟悉工业协议（Modbus/OPC UA）或MES/ERP系统数据对接经验者优先；了解精密压铸、机加工工艺或工业质检流程者加分。 3. 素质要求 - 具备较强的问题拆解能力，能将“无披锋、一次做准”等工艺要求转化为AI技术方案。 - 跨部门协作能力强，能高效对接生产、质检、IT团队，推动项目落地。 - 学习能力与抗压能力突出，适应制造业快速交付与持续优化的业务需求。 - 认同公司“以人为本、以质取胜”的经营理念，具备创新意识与工匠精神。 加分项 - 有精密制造行业AI质检、设备预测性维护、智能排产等项目落地经验。 - 掌握模型轻量化技术（TensorRT/ONNX）或边缘端（ARM/NPU）部署经验。 - 拥有AI相关专利、竞赛获奖或开源项目贡献者。 - 熟悉工业视觉检测设备（如三维扫描测量仪）数据处理流程。

职位描述： 1. 参与工业AI Agent平台、工业大模型等相关算法与模型的设计、研发、测试、落地工作。 2. 主导数据驱动、效果提升、性能优化，为算法落地提供高质量的前后端工程支持，确保系统稳定性和扩展性。协同硬件、工程、业务团队，解决工业场景实际问题。 3. 跟进业界最新研究成果，进行评估与落地。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、机器学习、模式识别相关专业，有计算机视觉、工业视觉缺陷检测、工业AI Agent开发相关经验优先。 2. 熟练掌握C/C++/Python，强悍的编程能力、攻艰能力，能独立完成复杂算法模块的开发。 3. 熟悉计算机视觉、图像处理相关技术，精通OpenCV、Halcon相关功能与原理。掌握工业成像、图像预处理、缺陷特征分析等核心技能。 4. 熟悉使用 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架，可快速搭建、训练、调优模型，精准定位并解决模型落地实际问题。 5. 熟悉 CNN、ViT、Transformer 等主流视觉模型基础结构，熟悉多模态特征融合、小样本学习、迁移学习等常见处理和优化手段。 6. 熟悉常见深度学习推理加速方案。 7. 热爱新技术，有强悍的学习能力，善于使用AI进行工作提效。 8. 工作认真负责，善于沟通与团队协作，抗压能力强。

主要职责： 1、世界模型研发： 利用海量视频与动态数据，训练具备物理规律预测能力的世界模型，让机器人具备「预见未来」与合成自我训练样本的能力。 2、VLA / 策略模型训练： 负责 Vision-Language-Action 大模型的架构设计与训练，将视觉输入与文本指令直接映射为机器人的控制轨迹或高维动作 Token（Action Tokens）。 3、模仿学习与强化学习： 运用行为克隆（BC）、逆强化学习（IRL）及离线强化学习（Offline RL）算法，从采集到的有限/非最优数据中提取最优控制策略。 4、Sim-to-Real 迁移优化： 设计领域随机化（Domain Randomization）与领域自适应（Domain Adaptation）策略，解决模型在模拟环境到真实世界部署时的「泛化鸿沟」。 任职要求： 1、计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业学位，或有同等分量的工业界经验。 2、至少 3 年以上使用 PyTorch 进行深度学习/强化学习模型训练的经验。 加分项： 1、具备 VLM（如 LLaVA）或视讯生成模型（如 Sora 类架构）的改装与微调经验，并成功将其引入机器人 Action 输出者。 2、具备人形机器人全身控制（WBC）或多指灵巧手（Dexterous Hand）操控模型的实车训练与调优经验。

岗位职责： 1、负责AI应用系统架构设计与核心模块开发，实现智能算法在机器人领域的工程化应用。 2、参与机器人相关AI模型的训练、优化与部署，提升系统智能化水平与运行效率。 3、与算法、硬件团队紧密协作，完成AI功能在机器人产品上的集成、测试与性能调优。 4、跟踪前沿AI技术，结合业务需求进行技术预研与创新，撰写相关技术文档。 任职要求： 1、计算机、人工智能、自动化等相关专业背景，对AI在机器人领域的应用有浓厚兴趣。 2、熟练掌握Python/C++等编程语言，熟悉常用深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）。 3、具备扎实的算法与数据结构基础，良好的逻辑思维能力和团队协作精神。 4、经验不限，学历不限，年龄不限，语言不限，具备快速学习能力和创新实践精神者优先。

必备技能（Must Have） 1️⃣ Python（必须） * 熟悉 Python 基础 * 能开发 REST API（建议使用 FastAPI） * 熟悉 JSON / 数据处理 ⸻ 2️⃣ RAG（检索增强生成）基础 * 理解 document → chunk → embedding → retrieval 流程 * 有向量数据库使用经验（如 FAISS / Chroma） ⸻ 3️⃣ Prompt Engineering * 能设计结构化 Prompt * 能限制 AI 输出格式（如 JSON / 参数范围） ⸻ 4️⃣ 数据结构能力（非常重要） * 能设计 schema（domain / tag / constraint） * 能将工程资料结构化 ⸻ 5️⃣ 基本系统理解能力 * 理解 API / backend / basic system flow * 能与硬件 / 软件工程师沟通

「此岗位看能力定薪资」 岗位职责： 1.‌负责图像分类、目标检测、OCR、图像增强等核心算法的设计、研发与优化，提升算法在效果、效率和鲁棒性上的表现‌。 2.使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）进行模型训练、调优，并涉及模型压缩、量化等工程化工作‌。 3.将算法部署到实际产品中，完成从算法到产品的闭环‌。 4.持续关注计算机视觉领域的最新进展，评估并应用新技术到业务场景中‌。 任职要求： 1.全日制研究生及以上学历，‌计算机、数学、电子、自动化或相关专业‌。 2.‌具备5年以上计算机视觉或工业自动化领域经验‌。 3.熟练掌握Python/C++编程，具备扎实的算法和数据结构基础‌。 4.熟悉OpenCV等图像处理库，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架‌。 5.对CNN、目标检测、图像分割等计算机视觉任务有深入理解或实践经验‌。 6.具备深度学习项目经验，有算法竞赛获奖或论文发表者优先‌。 7.良好的逻辑分析能力、英文文献阅读能力及团队协作能力‌。

岗位职责 1、负责视觉缺陷检测算法的研发与迭代，基于YOLO系列、语义/实例分割等深度学习算法，针对3C产品，开发例如毛刺、裂纹、尺寸超差等场景的缺陷检测方案。 2、负责模型轻量化与工程化部署优化，熟练运用TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO等工具完成模型量化、推理加速，适配工控机、NPU等工业硬件设备。 3、负责产线硬件时序适配与功能集成，配合海康威视等工业相机及雷赛运动控制卡，调试拍照时序、IO信号交互逻辑，完成图像采集与算法推理的实时匹配。 4、负责现场部署调试与问题优化，解决推理延迟、内存过载、帧率丢失等工程问题；调试光源角度、相机曝光、拍摄距离等参数，适配现场光照变化、产品偏移、粉尘干扰等复杂工况。 岗位要求 1、本科及以上学历，计算机视觉、自动化、电子信息工程、机械电子等相关专业，具备1-3年工业视觉算法开发落地经验，熟悉工业产线质检流程与节拍要求。 2、扎实掌握深度学习核心技术，熟练运用YOLO、U-Net等主流视觉算法，拥有AOI缺陷检测项目实战落地经验，熟悉3C常见缺陷的算法优化逻辑。 3、具备扎实的工业视觉落地基础，熟悉工业相机、定焦/远心镜头、同轴光/条形光/环形光等硬件的选型与现场调试，可根据产线工况优化成像质量。 4、加分项：熟悉C#/.NET上位机开发，可独立完成算法与上位机接口对接；掌握雷赛运动控制卡IO信号交互逻辑，拥有视觉+运动控制联调经验熟悉TensorRT、ONNX Runtime、RKNN、OpenVINO等量化加速工具。