1. 负责以 LLM / VLM 为核心的大模型算法研发与系统设计，围绕多模态理解、推理与生成能力建设，推动模型在智能体、工业与企业级应用等真实业务场景中的落地； 2. 主导多模态大模型的训练与对齐优化工作，包括预训练、指令微调（SFT）、偏好对齐（RLHF / DPO 等），持续提升模型在文本、图像、语音等多模态输入下的理解、推理、规划与可控生成能力； 3. 构建多模态能力栈，包括视觉理解（目标/区域定位、指代消解、OCR/图文结构化理解、状态识别），语言推理与工具使用（复杂指令解析、语义推理、约束理解、函数调用 / 工具调用、任务分解与多步推理），多模态生成（图文一致性、事实性与安全性约束、幻觉与错误执行风险降低）； 4. 设计并实现多模态数据工程与训练流程，包括数据清洗、去重、过滤、标注与合成数据构建，支持离线/在线混合训练与持续迭代，重点解决跨模态语义一致性、长上下文建模与复杂任务鲁棒性问题； 5. 参与构建多模态RAG系统：基于文本与图像等多模态信息，构建跨模态 Embedding、检索与重排链路，结合图文知识库与业务规则，提升复杂与长尾问题覆盖能力，降低多模态场景下的模型幻觉风险，并参与评测与线上质量监控； 6. 优化大模型训练与推理效率：分布式训练（DeepSpeed / FSDP等）、显存与吞吐优化（FlashAttention、KV Cache等）、模型压缩（量化/剪枝/蒸馏）与推理加速（VLLM/ TensorRT / ONNX 等）； 7. 推进大模型能力的工程化与服务化落地，负责推理服务部署、性能调优、稳定性保障及云边端协同方案设计； 8. 持续跟踪并验证 LLM / VLM 相关前沿技术进展，包括 Agent 工程化、多模态RAG / 知识增强、多模态推理与规划等方向，沉淀可复用的技术方案与组件，推动团队整体技术能力提升； 9. 与算法、系统、硬件团队协作完成技术方案集成与验证，支持线上稳定性与工程交付。

1.硕士研究生及以上，计算机、人工智能、自动化等相关专业优先； 2.具备2年及以上 LLM / VLM 相关研发经验，有多模态大模型实际落地经验者优先； 3. 深入理解 LLM / VLM 的核心原理与训练范式，包括视觉语言建模、多模态对齐、指令微调（SFT）、偏好对齐（RLHF / DPO）以及复杂推理与规划方法；具备主流模型体系经验者优先，如 LLaMA系、Qwen系、GPT系等； 4. 熟练掌握 PyTorch 框架，深入理解 Transformer 架构，具备扎实的 Python / C++ 编程能力与模型优化经验；有Mindspore框架经验者优先； 5. 具备多模态理解、推理或生成相关的算法实践经验，如 OCR / 图文理解、多模态RAG、多模态指代消解、复杂指令解析、多步推理或 Agent 系统构建等； 6. 熟悉国产AI框架或算力平台（如华为昇腾 CANN / MindSpore等）者优先； 7. 有大模型分布式训练与推理加速经验者优先，包括量化（INT8 / AWQ / GPTQ 等）、剪枝、蒸馏，以及推理引擎（VLLM / TensorRT / ONNX）与线上稳定性优化经验； 8. 具备 VLA / 具身智能相关背景者优先：包括但不限于强化学习、模仿学习、机器人控制、轨迹规划等；有“语言/视觉 → 动作/策略”建模或相关探索经验者优先； 9. 在ACL、EMNLP、NeurIPS、ICRA、ICLR等顶会发表论文，具备知名开源项目贡献者优先； 10.应聘年龄：45周岁及以下。

1.负责容器基础技术平台网络组件，集群管理，资源调度编排等功能扩展和二次开发； 2.负责K8S日常运维工作中疑难问题的深入分析与解决； 3.参与K8S周边生态技术研究，如serverless，service mesh，container runtime等； 4.参与智算云容器引擎产品的建设工作（包括但不限于弹性AI任务调度管理、GPU/RDMA/国产芯片资源管理、异构资源（GPU/NPU）可观测等能力、智算集群的aiops）。

1.大学本科及以上，计算机及相关专业优先； 2.熟练练掌握 Linux，数据计算机网络和操作系统相关知识； 3.精通Golang或者Python，具备扎实的数据结构和问题排查能力； 4.熟悉K8S的整体架构及各组件工作原理；精通K8S容器Calico,Flannel等网络组件工作原理，包括CNI网络、Service、Ingress等；熟悉CSI存储插件；熟悉CRI运行时接口；熟悉Prometheus监控体系；熟悉k8s生态调度等组件开发； 5.有容器引擎、分布式容器管理、服务网格、镜像加速、弹性容器实例、PAAS容器平台、容器运行时优化、容器算力平台等容器化项目相关研发经验优先； 6.具有大规模GPU集群建设、调度、优化和故障排查运营经验者优先； 7.熟悉主流深度学习框架Pytorch，熟悉大模型训练、调优、推理加速框架的优先； 8.工作中有使用AI 辅助工具使用经验者有限； 9.应聘年龄：45周岁及以下。

1.负责计算机视觉前沿算法研发与持续迭代，包括但不限于2D/3D目标检测、识别、分割、跟踪、行为/异常事件分析、姿态估计、深度估计、三维重建等，在精度、速度、鲁棒性、抗干扰能力等多维度持续优化，支撑产品大规模落地，满足交通监控、智慧物流、智慧社区、工业质检等场景需求； 2.负责工业缺陷检测算法，实现缺陷、瑕疵的分类与定位，支持产线自动化升级； 3.负责视觉算法的产业级工程化落地，包括但不限于：模型压缩（量化、剪枝、蒸馏等），不同硬件平台适配与性能优化（NVIDIA GPU、国内主流NPU、ARM嵌入式等），端到端推理pipeline搭建与稳定性保障； 4.跟踪并探索多模态融合技术，支持多模态感知与决策、视觉－语言大模型行业场景适配与微调、具身智能/机器人等业务探索； 5.搭建并持续优化数据标注、模型训练、模型评估的全流程工具链，提升研发效率； 6.设计自动化测试方案，保障算法性能稳定性； 7.协同硬件团队优化视觉传感器选型与标定方案。

1.硕士研究生及以上，计算机、人工智能、软件工程、电子工程、自动化等相关专业优先； 2.3年以上视觉算法落地经验，主导过至少1个完整产业级视觉项目； 3.精通至少一种主流深度学习框架（PyTorch优先），对主流视觉算法有深入理解和实战经验，掌握目标检测、图像分割等主流算法有深入理解和实战经验； 4.具备一定的模型工程化能力，熟悉模型优化技术（量化/剪枝/蒸馏）及推理加速工具（包含但不限于TensorRT、ONNX Runtime）； 5.熟悉多模态感知（SAM/DINO/CLIP/BLIP）、视觉大模型/基础模型的行业场景微调与适配，以及视觉+决策相关技术（具身智能、强化学习视觉任务、VLM+规划等）； 6.具备 C++/Python 混合编程能力，有实际算法部署经验者优先； 7.对将算法真正变成稳定、可规模化落地的产品有强烈追求，具备较好的业务理解、问题拆解与跨团队沟通能力； 8.应聘年龄：45周岁及以下。

1.负责 AI 智算平台 前端架构设计与核心功能开发，包括算力资源管理、任务编排、作业监控、模型/数据管理等复杂业务模块； 2.构建高可用、高性能、可扩展的前端应用，持续优化复杂页面的渲染性能与交互体验； 3.与后端、算法、平台及基础设施团队深度协作，参与 API 设计、协议定义及整体技术方案制定； 4.参与前端工程化体系建设，包括组件库、设计规范、构建体系、性能与稳定性治理； 5.关注前端新技术与 AI/云原生方向的发展，持续推动技术升级与最佳实践落地；

1.本科及以上，计算机、人工智能、软件工程、电子工程、自动化等相关专业优先； 2.熟练掌握 HTML / CSS / JavaScript 等前端核心技术； 3.熟悉 HTTP / HTTPS / SSL 等网络协议，理解浏览器工作原理，具备扎实的前端性能优化经验； 4.至少精通 React 或 Vue 其中一种主流框架，理解其核心原理、生态体系及最佳实践； 5.熟悉常见前端状态管理方案，如 Redux / Vuex / Pinia 等，并能根据业务场景合理选型； 6.熟悉前端工程化工具链，如 Webpack / Vite / Rsbuild，具备组件库或设计系统的建设经验； 7.具备良好的 RESTful API 设计与使用经验，熟悉 WebSocket 等实时通信机制； 8.应聘年龄：45周岁及以下。

1. 负责AI算法团队核心数据全生命周期治理，重点支撑视觉算法、大模型及具身智能储备研究的数据需求，包括数据采集、清洗、增强、标注校验、格式标准化及多模态数据整合； 2. 搭建自动化数据处理流水线，优化数据存储与检索方案，解决视觉时序数据对齐、大模型语料去重去噪、具身智能多传感器（视觉/IMU/文本）数据融合等问题； 3. 建立数据质量管控体系，制定数据标注规范，对接标注团队开展数据验收，保障算法训练数据的准确性、完整性和时效性，定期输出数据质量报告； 4. 协同视觉、大模型、具身智能算法工程师，理解算法数据需求，迭代数据处理策略，支撑模型快速迭代与效果优化，沉淀可复用的数据处理工具与方法论； 5. 负责数据安全与合规管理，确保数据存储、使用符合公司规范及行业准则，防范数据泄露风险。

1. 本科及以上学历，计算机、大数据、统计学等相关专业优先，1-3年AI领域数据工程师工作经验，有视觉算法或大模型数据治理经验者优先； 2. 熟练掌握Python编程语言，精通Hadoop、Spark、Flink等大数据处理工具，熟悉MySQL、MongoDB、Hive等数据库的使用与优化； 3. 具备数据清洗、增强、多模态数据整合实战能力，熟悉常用数据标注工具（如LabelImg、CVAT、百度众包等），了解标注流程管控； 4. 了解AI算法基础（视觉检测/分类、大模型预训练等），能快速对接算法团队需求，优化数据方案；具备良好的跨团队沟通与问题解决能力； 5. 严谨细致，责任心强，能承受一定项目压力，有具身智能多模态数据处理经验者加分； 6.应聘年龄：45周岁及以下。

1. 负责智算平台的产品全生命周期管理，聚焦平台商用落地与内部效能提升，衔接研发团队与内外部客户，精准挖掘并转化需求为产品功能； 2. 制定智算平台产品规划与迭代路线图，核心覆盖算力调度、算法部署接口、模型训练可视化、资源监控、多租户管理等核心模块，平衡技术可行性与商业价值； 3. 主导产品需求文档（PRD）、原型设计撰写，组织需求评审会，协同智算平台研发工程师推进产品开发、测试、上线全流程，确保项目按期交付； 4. 推动智算平台商用变现，对接市场、销售团队，参与定价策略制定、客户方案输出、合同谈判支撑，收集客户反馈并迭代产品，提升客户满意度与复购率； 5. 调研行业竞品与技术趋势，结合团队算法业务（视觉/大模型/具身智能），优化平台功能与体验，构建产品核心竞争力；负责产品售后问题统筹，协调研发团队解决客户核心诉求。

1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、产品管理等相关专业优先，2-4年AI智算平台、云计算、大数据平台产品经理工作经验，有智算平台商用落地经验者优先； 2. 熟悉智算平台核心技术栈（算力调度、容器化、分布式存储、模型部署等），了解视觉、大模型算法训练与部署流程，能精准对接研发与业务需求； 3. 具备完整的产品从0到1规划与商用落地经验，熟练使用Axure、墨刀等原型工具，擅长撰写PRD、需求清单，具备较强的逻辑思维与原型设计能力； 4. 具备优秀的跨团队沟通、协调与推动能力，能高效对接研发、销售、客户等多方角色，解决产品落地中的复杂问题；有商业谈判、客户需求挖掘经验者加分； 5. 对AI行业趋势敏感，具备市场洞察力与商业思维，责任心强，目标导向，能承受商用落地带来的项目压力； 6.应聘年龄：45周岁及以下。

1. 负责智能体系统的设计、开发与落地，核心整合视觉感知算法（环境检测、三维重建）、大模型语义决策（理解、推理）能力，构建端到端智能体解决方案； 2. 对接智算平台，实现智能体算法的部署、算力调度与性能优化，解决落地中的工程化问题（实时性、兼容性、故障处理、资源占用控制）； 3. 参与智能体核心模块开发，包括感知-决策-执行链路搭建、多模态数据交互、人机协同逻辑设计，迭代优化智能体的稳定性与交互体验； 4. 协同视觉、大模型算法工程师，将算法原型转化为可落地的工程化产品，参与算法效果验证与问题排查，输出技术方案与优化建议； 5. 跟进智能体领域技术趋势（如多智能体协同、边缘端部署），沉淀可复用的开发框架与工程化方法论，支撑多场景智能体快速落地。

1. 本科及以上学历，计算机、自动化、电子信息等相关专业优先，1-3年智能体、机器人、自动驾驶等领域工程开发经验； 2. 熟练掌握C++/Python编程语言，熟悉ROS、ROS2等智能体开发框架，具备扎实的算法工程化能力，能独立完成模块开发与集成； 3. 了解视觉感知（如目标检测、SLAM）、大模型应用（如Prompt工程、微调）基础技术，能高效整合多领域算法，解决跨模块协同问题； 4. 熟悉Docker、K8s等容器化部署工具，有边缘端智能体开发、算力优化经验者优先；具备良好的系统设计能力与问题排查能力； 5. 具备较强的团队协作意识与跨领域沟通能力，能快速对接算法团队需求，推动产品落地；对智能体落地场景有热情，乐于探索新技术； 6.应聘年龄：45周岁及以下。

1. 聚焦具身智能核心算法研发，重点围绕多模态融合（视觉/IMU/文本）、动态环境自适应、物理世界交互决策、人机协同等方向开展研究； 2. 基于现有视觉、大模型算法能力，迭代具身智能算法模型，优化模型在真实物理场景中的感知精度、决策合理性与执行稳定性； 3. 设计算法验证方案，搭建具身智能原型系统，开展仿真与真实场景测试，分析实验结果并迭代算法，提升模型性能与泛化能力； 4. 跟踪具身智能领域前沿技术（如神经符号系统、强化学习在具身场景应用），结合团队业务方向开展技术预研，输出创新性研究成果与技术方案； 5. 协同视觉、大模型、智能体开发团队，推动具身智能算法与现有技术栈融合，支撑算法从研究到原型验证的转化，为未来产品落地奠定基础。

1. 硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、机器人学等相关专业优先，具备具身智能、计算机视觉、强化学习、大模型等领域研究或开发经验； 2. 熟练掌握Python编程语言，精通PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，能独立设计与实现算法模型； 3. 在具身智能核心方向（多模态融合、动态决策、强化学习）有深入研究或实战经验，发表过顶会论文（如NeurIPS、ICML、CVPR）或有相关开源项目经验者优先； 4. 了解物理引擎（如MuJoCo、Isaac Gym）使用，具备仿真场景搭建与算法验证能力；能结合真实物理场景需求，优化算法的工程化适配性； 5. 具备较强的科研思维、创新能力与问题解决能力，能承受研究压力，乐于探索未知领域；具备良好的跨团队沟通能力，能高效协同推进技术融合； 6.应聘年龄：45周岁及以下。

1.负责强激光激光发射系统架构设计； 2.负责激光发射装置激光光路设计、仿真与矫正； 3.负责白光、红外等光学传感器镜头设计、仿真； 4.负责激光气体检测腔镜光学设计、仿真； 5.负责激光气体检测光路设计、仿真； 6.提供设计图、仿真报告等。

1.硕士研究生及以上，光学工程、激光技术、光电信息科学与工程、仪器科学与技术（光学仪器方向）、电子信息工程（光电子方向）、物理学（光学方向）优先； 2 光学设计能力 强激光光学系统设计：高功率激光扩束、聚焦、整形系统设计； 高损伤阈值光学元件（透镜、反射镜、窗口片）的选型与配置； 像差控制：消除热透镜效应、像散等强激光特有像差； 设计标准：满足光束质量、能量密度分布（如平顶光）、波前误差等指标。 3. 光路设计与集成 光路布局：高功率激光传输光路（如空间光路、光纤耦合）的稳定性设计与装调； 损伤防护：避免光学元件损伤（如鬼像分析、热管理设计）； 安全设计：符合激光安全标准（如Class IV激光防护）。 4.光学仿真与建模 软件技能： 通用光学设计：Zemax/OpticStudio（序列与非序列模式）、Code V； 物理光学仿真：VirtualLab Fusion、GLAD、MATLAB（光场传输计算）； 热效应分析：COMSOL（热-结构-光学耦合分析）、ANSYS； 杂散光分析：FRED、ASAP（避免强激光损伤关键元件）。 仿真内容： 激光束传输模拟（如高斯光束、超高斯光束）； 非线性效应仿真（如自聚焦、受激拉曼散射）； 热畸变分析与补偿设计。 5. 实验与工程能力 光学装调与测试：熟练使用干涉仪、波前传感器、光束质量分析仪等； 故障诊断：能够分析强激光系统中的问题（如能量下降、光束退化）； 文档编写：撰写设计报告、仿真分析文档、测试标准。 6.应聘年龄：45周岁及以下。

1.负责高精度（角秒级）多轴光电转台控制驱动系统硬件电路设计、仿真； 2.负责激光发射装置快反镜超高精密（角秒级）控制驱动系统硬件电路设计、仿真； 3.负责图像预处理、检测、跟踪、识别硬件电路设计、仿真； 4.负责激光器体检测硬件电路设计、仿真； 5.负责其他硬件电路设计、仿真； 6.倾向于单片机（ARM平台）、DSP、FPGA、GPU等硬件平台的设计与开发。

1.硕士研究生及以上，机械电子工程（侧重于精密运动控制）、电子信息工程、电气工程及其自动化、控制科学与工程、精密仪器、光电信息工程、光学工程（偏光电子技术或光学仪器方向）等相关专业优先； 2. 硬件设计能力 电路设计： 精通模拟电路：低噪声运放电路、高精度ADC/DAC电路、驱动器（如电机/压电陶瓷驱动器）； 精通数字电路：FPGA/CPLD开发（用于高速实时控制）、微控制器（如ARM、DSP）。 PCB设计： 多层板设计经验，注重电磁兼容与热设计； 能处理微弱信号与高功率驱动共存的复杂系统。 3. 驱动与控制实现 精密运动控制： 伺服电机、音圈电机、压电陶瓷驱动器等执行器的选型与驱动电路设计； 高带宽、低延迟伺服控制环路实现。 调制器驱动： 设计高压、高速驱动电路（用于电光/声光调制器）。 4. 仿真与调试工具 电路仿真：熟练使用 SPICE 类工具（如LTspice、PSpice）； PCB设计工具：Altium Designer、Cadence Allegro； 控制算法仿真：MATLAB/Simulink 进行控制系统建模与仿真； 测试仪器：熟练使用示波器、频谱分析仪、网络分析仪、激光干涉仪等。 5.应聘年龄：45周岁及以下。

1.负责高精度（角秒级）多轴光电转台控制驱动系统软件算法、代码设计、仿真、调试； 2.负责激光发射装置快反镜超高精密（角秒级）控制驱动系统软件算法、代码设计、仿真、调试； 3.负责图像预处理、检测、跟踪、识别软件算法、代码设计、仿真、调试； 4.负责激光器体检测软件算法、代码设计、仿真、调试； 5.负责其他软件算法、代码设计、仿真、调试； 6.倾向于单片机（ARM平台）、DSP、FPGA、GPU等嵌入式平台的软件开发与设计。

1.硕士研究生及以上，光电信息科学与工程 / 光学工程（嵌入式软件与控制方向）、控制科学与工程 / 自动化（嵌入式软件方向）、电子信息工程 / 通信工程（嵌入式与信号处理方向）、计算机科学与技术 / 软件工程、仪器科学与技术（嵌入式软件方向）等相关专业优先； 2. 软件编程与开发能力 语言精通： 必须精通 C/C++：用于编写实时性要求高的底层驱动和控制核心； 必须熟练 Python：用于算法仿真、数据处理、自动化测试和工具链开发。 开发平台与框架： 实时操作系统：有 VxWorks、QNX、Linux with RT-Preempt 或类似RTOS开发经验； 嵌入式 Linux：熟悉驱动开发、进程/线程调度、内存管理； 中间件/框架：熟悉 ROS/ROS2（常用于原型开发）、DDS（数据分发服务）者优先。 3. 控制算法设计与实现能力 理论基础：扎实的自动控制原理功底，精通经典PID控制、现代控制理论（如状态反馈、最优控制）。 算法实现： 能将控制算法（如自适应控制、模糊控制、重复控制）转化为稳定可靠的代码； 熟悉数字滤波器设计（用于噪声抑制）； 有系统辨识经验，能通过实验数据建立被控对象模型。 4. 光学与系统理解能力 光学知识： 理解光束控制的关键参数：指向精度、稳定精度、带宽、波前误差； 了解核心光电器件：快速反射镜、振镜、变形镜、波前传感器的工作原理与控制接口； 系统集成思维：能阅读光学系统方案，理解软件需满足的最终光学性能指标，并将其分解为软件可实现的功能模块。 5. 硬件交互与驱动开发能力 接口协议：精通以太网（TCP/UDP）、串口、CAN、PCIe等通信协议；熟悉 SPI、I2C 等底层总线。 硬件交互： 能编写与 FPGA/DSP 通信的驱动代码； 熟悉 ADC/DAC、编码器、压电驱动器 的数据读写与控制； 调试能力：熟练使用示波器、逻辑分析仪等工具进行软硬件联合调试。 6.应聘年龄：45周岁及以下。

1.负责高精密光电转台设计、仿真，包括轴系设计、密封设计、传动设计、配平设计、材料选型、机械加工工艺等； 2.负责快反镜机构设计、仿真，包括传动设计、配平设计、材料选型、机械加工工艺等； 3.负责强激光系统热设计、热管理设计、散热设计、仿真等； 4.负责气体检测设备的机构设计、结构设计、仿真等； 5.负责其它光机电方面的精密机构、结构设计、仿真。

1.硕士研究生及以上，机械工程（机构设计/结构设计/热流科学方向 / 机电散热方向）、机电工程、机械电子工程、仪器科学与技术（精密仪器方向）、机器人工程等相关专业优先； 2. 精密机械设计能力 核心知识：精通《机械原理》、《精密机械设计》，对齿轮（渐开线、摆线）、滚珠丝杠、直线导轨、凸轮、分度机构等有深刻理解。 设计技能： 精通3D设计软件：CATIA、NX (UG)、Creo（Pro/E）、SolidWorks 至少一种，能进行复杂装配体设计和运动仿真。 精通 GD&T（几何尺寸与公差），能运用ASME Y14.5或ISO 1101标准进行图纸标注，并会使用 CETOL、Tecnomatix 等软件进行公差分析和优化。 3. 仿真分析与性能预测能力 结构分析：熟练使用 ANSYS、Abaqus 进行静力学、模态、谐响应及疲劳分析。 动力学仿真：熟练使用 Adams、Simpack 进行多体系统动力学仿真，预测振动、冲击特性。 传动特性分析：了解并使用 Romax、MASTA 等专业齿轮箱设计分析软件（加分项）。 热分析与热管理：能进行热-结构耦合分析，解决热变形对精度的影响。 4. 材料、工艺与制造知识 材料选择：熟悉轴承钢、不锈钢、工程陶瓷、特种合金等材料的性能及热处理工艺（如淬火、渗氮）。 制造工艺：深入了解精密加工（超精密车铣、磨削、珩磨）、特种加工（电火花、线切割、激光加工）的极限能力与经济性。 表面工程：了解PVD/CVD涂层、DLC（类金刚石涂层）、表面抛光等对摩擦、磨损和寿命的影响。 装配与调试：掌握精密部件的装配工艺（如选配、预紧）、清洁环境要求及精度检测与调整方法。 5. 系统集成与机电协同能力 驱动与传感：了解伺服电机、直线电机、压电陶瓷驱动器、光栅/磁栅编码器、电容传感器的选型与接口。 控制基础：具备基本的伺服控制概念，能与控制工程师协作，将机械系统的带宽、谐振频率等特性转化为控制参数。 误差建模：能够建立传动系统的误差模型（包括几何误差、热误差、力致变形误差），并提出补偿策略。 6.应聘年龄：45周岁及以下。

1.聚焦集团战略布局以及十大科技专项提出的领域方向组建各区域团队； 2.整合产业公司研发资源、与外部高校院所、科技型企业共建联合实验室等方式，组织开展前沿共性技术研究、科技成果引进转化、新产业孵化等。

1.学历及专业：本科及以上学历，电子信息、计算机科学与技术、自动化、控制工程、人工智能等相关专业优先； 2.应聘年龄：45周岁及以下； 3.技术识别能力‌：能精准判断前沿技术的产业化潜力与J民融合适用性； 资源整合能力‌：熟练主导联合实验室共建、产学研协议签署、经费统筹与知识产权分配； 政策执行力‌：熟悉《促进科技成果转化法》《四川省科技成果转化条例》及国家科技重大专项申报流程，具备尽职免责操作意识； 战略规划能力‌：能依据集团“十大科技专项”制定区域技术路线图与团队建设计划等； 4.工作经历：5年以上工作经验，其中‌不少于3年‌在大型科技企业、国家级研发平台或高校联合实验室等担任‌技术管理或项目统筹角色‌，具备跨区域、跨机构（高校、院所、科技型企业）协同推进项目经验。

1.负责产品系统方案评估论证； 2.负责产品总体方案设计、项目实施，解决项目实施过程中的具体技术难题； 3.对产品的新方法、新手段、新技术进行研究和探索等。

1.学历及专业：本科及以上学历，工学、理学相关专业，电子、通信、计算机、信息技术、软件工程等相关专业优先； 2.应聘年龄：45周岁及以下； 3.技能要求：熟悉雷达/无线电系统工程、数字电路、信号处理、通信工程等相关知识； 4.工作经历：1年以上相关工作经验。

1.算法设计； 2.嵌入式软件或FPGA算法设计； 3.应用软件设计等相关工作。

1.学历及专业：本科及以上学历，工学、理学相关专业，电子、通信、计算机、信息技术、软件工程等相关专业优先； 2.应聘年龄：45周岁及以下； 3.技能要求：熟练掌握熟悉matlab、VHDL、C等编程语言及各种核心算法； 4.工作经历：1年以上相关工作经验。

1.负责硬件需求分析与设计，负责硬件设计工作； 2.编写硬件相关技术文件； 3.单板调试,负责硬件类CBB构建； 4.负责相关技术规范的编写。

1.本科及以上学历，工学、理学相关专业，电子、通信、计算机、自动化等相关专业优先； 2.应聘年龄：45周岁及以下； 3.熟练使用cadence等电路设计软件； 4.熟练使用示波器、频谱仪、功率计等各种调试、测试设备； 5.具有良好的模拟和数字电路基础，熟悉常用的模拟电路和各类接口电路的设计调试； 6.工作经历：1年以上相关工作经验。

1.负责所在区域技术规划、技术标准及技术管理相关制度的制定； 2.负责根据所在区域业务需求和市场趋势，对市场技术需求、行业技术发展趋势、新技术发展论证、拟进入的技术领域等进行分析研究； 3.负责组织开展对外科技合作，引进外部高校院所、企业科技成果并进行培育和转化； 4.负责重大科研项目的实施和管理，组织解决项目过程中出现的各类问题等； 5.负责所在区域科技创新体系建设； 6.负责所在区域科技创新项目的项目进度跟进、专项资金使用、项目验收等； 7.负责所在区域政策争取工作，编写政策申报材料； 8.负责所在区域科技创新相关数据的统计等。

1.学历及专业：本科及以上学历，工学、理学、管理学，电子、通信、计算机、经济、管理等相关专业优先； 2.应聘年龄：45周岁及以下； 3.技能要求：具备较强的组织能力、综合分析能力、沟通协调能力、文字表达能力； 4.工作经历：具有1年以上研发科研项目管理、项目管理、技术管理等相关工作经验。

1.参与垂直领域LLM定制与应用研发：基于主流开源基座模型开展领域语料处理（清洗 / 去噪 / 去重 / 切分）、指令数据构造与 SFT 微调，持续提升模型在典型任务上的效果、稳定性与可控性； 2.参与 VLM（视觉-语言模型）能力建设：围绕视觉理解、OCR / 版面理解、视觉 Grounding、图文对齐等方向，构建多模态指令理解与语义输出能力，支持智能体及工业/企业级应用场景； 3.参与多模态推理和Agent 能力构建：将视觉感知与语言指令转化为结构化语义表示与任务步骤，支持任务分解、工具调用与多步推理，提升模型在复杂指令下的执行可靠性与安全性； 4. 参与 LLM / VLM 推理服务与轻量化部署：协助完成模型量化（INT8 / AWQ 等）、推理加速、Batch 与缓存策略优化，支持高并发、低延迟推理服务；探索云端与边缘侧的协同部署方案； 5.参与构建多模态RAG系统：基于文本与图像等多模态信息，构建跨模态 Embedding、检索与重排链路，结合图文知识库与业务规则，提升复杂与长尾问题覆盖能力，降低多模态场景下的模型幻觉风险，并参与评测与线上质量监控； 6.参与大模型工程化与评测体系建设：搭建从数据处理、训练、评测到服务监控的基础工具链，建设数据规范、自动化评估指标与回归测试集，支持模型能力的持续迭代； 7. 跟踪 LLM / VLM 及多模态智能体方向的前沿研究进展，参与新技术验证与能力沉淀。

1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化等相关专业优先。具备扎实的机器学习、深度学习与 NLP 基础； 2.熟悉主流LLM技术栈：理解 Transformer、Tokenizer、指令微调（SFT）、偏好对齐的基本知识；有LLaMA、Qwen等开源模型实战经验者优先； 3.熟悉VLM/多模态大模型基础：理解图文对齐、视觉编码器与语言模型协同建模方式；参与过多模态大模型相关项目者优先； 4.具备多模态RAG能力：熟悉文本与图像等多模态 Embedding 及跨模态检索、重排方法，具备多模态知识库构建与评估经验，能够基于现有框架完成多模态 RAG 原型与迭代优化； 5.具有国产AI框架（如华为昇腾CANN/MindSpore）或国产算力平台（如华为昇腾Ascend）的开发与调试经验者优先； 6.熟练使用 Python 与 PyTorch，具备良好的工程习惯（可复现训练、实验管理、日志与脚本化）；具备 C++ / CUDA / TensorRT / ONNX / VLLM 等推理相关经验者优先； 7.具备 VLA / 具身智能相关背景者优先，包括但不限于机器人控制、模仿学习、动作策略建模等方向；有“语言/视觉——行为决策”相关探索经验者优先； 8.在ACL、EMNLP、NeurIPS、ICRA、ICLR等顶会发表论文，具备知名开源项目贡献者优先； 9.应聘年龄：35周岁及以下。

1.负责高精度（角秒级）多轴光电转台控制驱动系统软件算法、代码设计、仿真、调试； 2.负责激光发射装置快反镜超高精密（角秒级）控制驱动系统软件算法、代码设计、仿真、调试； 3.负责图像预处理、检测、跟踪、识别软件算法、代码设计、仿真、调试； 4.负责激光器体检测软件算法、代码设计、仿真、调试； 5.负责其他软件算法、代码设计、仿真、调试； 6.倾向于单片机（ARM平台）、DSP、FPGA、GPU等嵌入式平台的软件开发与设计。

1.硕士研究生及以上，光电信息科学与工程 / 光学工程（嵌入式软件与控制方向）、控制科学与工程 / 自动化（嵌入式软件方向）、电子信息工程 / 通信工程（嵌入式与信号处理方向）、计算机科学与技术 / 软件工程、仪器科学与技术（嵌入式软件方向）等相关专业优先； 2.软件编程与开发能力 语言精通： 必须精通 C/C++：用于编写实时性要求高的底层驱动和控制核心。 必须熟练 Python：用于算法仿真、数据处理、自动化测试和工具链开发。 开发平台与框架： 实时操作系统：有 VxWorks、QNX、Linux with RT-Preempt 或类似RTOS开发经验。 嵌入式 Linux：熟悉驱动开发、进程/线程调度、内存管理。 中间件/框架：熟悉 ROS/ROS2（常用于原型开发）、DDS（数据分发服务）者优先。 3.控制算法设计与实现能力 理论基础：扎实的自动控制原理功底，精通经典PID控制、现代控制理论（如状态反馈、最优控制）。 算法实现： 能将控制算法（如自适应控制、模糊控制、重复控制）转化为稳定可靠的代码。 熟悉数字滤波器设计（用于噪声抑制）。 有系统辨识经验，能通过实验数据建立被控对象模型。 4.光学与系统理解能力 光学知识： 理解光束控制的关键参数：指向精度、稳定精度、带宽、波前误差。 了解核心光电器件：快速反射镜、振镜、变形镜、波前传感器的工作原理与控制接口。 系统集成思维：能阅读光学系统方案，理解软件需满足的最终光学性能指标，并将其分解为软件可实现的功能模块。 5.硬件交互与驱动开发能力 接口协议：精通以太网（TCP/UDP）、串口、CAN、PCIe等通信协议；熟悉 SPI、I2C 等底层总线。 硬件交互： 能编写与 FPGA/DSP 通信的驱动代码。 熟悉 ADC/DAC、编码器、压电驱动器 的数据读写与控制。 调试能力：熟练使用示波器、逻辑分析仪等工具进行软硬件联合调试。 6.应聘年龄：35周岁及以下。

1.负责高精密光电转台设计、仿真，包括轴系设计、密封设计、传动设计、配平设计、材料选型、机械加工工艺等； 2.负责快反镜机构设计、仿真，包括传动设计、配平设计、材料选型、机械加工工艺等； 3.负责强激光系统热设计、热管理设计、散热设计、仿真等； 4.负责气体检测设备的机构设计、结构设计、仿真等； 5.负责其它光机电方面的精密机构、结构设计、仿真。

1.硕士研究生及以上，机械工程（机构设计/结构设计/热流科学方向 / 机电散热方向）、机电工程、机械电子工程、仪器科学与技术（精密仪器方向）、机器人工程等相关专业优先； 2.精密机械设计能力 核心知识：精通《机械原理》、《精密机械设计》，对齿轮（渐开线、摆线）、滚珠丝杠、直线导轨、凸轮、分度机构等有深刻理解。 设计技能： 精通3D设计软件：CATIA、NX (UG)、Creo（Pro/E）、SolidWorks 至少一种，能进行复杂装配体设计和运动仿真。 精通 GD&T（几何尺寸与公差），能运用ASME Y14.5或ISO 1101标准进行图纸标注，并会使用 CETOL、Tecnomatix 等软件进行公差分析和优化。 3.仿真分析与性能预测能力 结构分析：熟练使用 ANSYS、Abaqus 进行静力学、模态、谐响应及疲劳分析。 动力学仿真：熟练使用 Adams、Simpack 进行多体系统动力学仿真，预测振动、冲击特性。 传动特性分析：了解并使用 Romax、MASTA 等专业齿轮箱设计分析软件（加分项）。 热分析与热管理：能进行热-结构耦合分析，解决热变形对精度的影响。 4.材料、工艺与制造知识 材料选择：熟悉轴承钢、不锈钢、工程陶瓷、特种合金等材料的性能及热处理工艺（如淬火、渗氮）。 制造工艺：深入了解精密加工（超精密车铣、磨削、珩磨）、特种加工（电火花、线切割、激光加工）的极限能力与经济性。 表面工程：了解PVD/CVD涂层、DLC（类金刚石涂层）、表面抛光等对摩擦、磨损和寿命的影响。 装配与调试：掌握精密部件的装配工艺（如选配、预紧）、清洁环境要求及精度检测与调整方法。 5.系统集成与机电协同能力 驱动与传感：了解伺服电机、直线电机、压电陶瓷驱动器、光栅/磁栅编码器、电容传感器的选型与接口。 控制基础：具备基本的伺服控制概念，能与控制工程师协作，将机械系统的带宽、谐振频率等特性转化为控制参数。 误差建模：能够建立传动系统的误差模型（包括几何误差、热误差、力致变形误差），并提出补偿策略。 6.应聘年龄：35周岁及以下。

1.负责计算机视觉前沿算法研发，包括视觉目标检测、识别、分割、跟踪、行为分析、姿态估计、深度估计、三维重建等，优化算法精度与推理速度，满足交通监控、智慧物流、智慧社区等场景需求； 2.负责工业缺陷检测算法，实现瑕疵分类与定位，支持产线自动化升级； 3.负责模型工程化，完成模型轻量化、量化、剪枝及模型部署（GPU/NPU/ARM）； 4.参与数据标注、模型训练、模型评估的全流程工具链的搭建与优化，提升研发效率； 5.参与自动化测试方案，保障算法性能稳定性； 6.参与硬件/前端/产品团队合作，参与视觉传感器选型、标定、数据采集方案的讨论与落地。

1.硕士研究生及以上，计算机、人工智能、软件工程、电子工程、自动化等相关专业优先； 2.对计算机视觉有浓厚兴趣，具备扎实的深度学习基础. 熟练掌握Python和C++，具备较好的开发能力； 3.熟悉主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow），了解常见视觉算法原理及主流方案（YOLO、DETR、SAM、DINO等）； 4.有以下任一方向较深入实践经验者优先：目标检测/分割/姿态估计/跟踪等方向的比赛或项目经历;GitHub上有计算机视觉相关开源项目贡献;完成过至少一个视觉大模型或多模态模型的finetune/LoRA/推理开发;有模型压缩、量化、剪枝、TensorRT、ONNX、昇腾等部署优化相关经验； 5.学习能力强，沟通顺畅，有团队意识，对技术有追求，能快速上手新领域； 6.应聘年龄：35周岁及以下。