北京SLAM算法工程师

工作职责：
与地图及定位系统相关的，基于相机、lidar、GNSS、轮速计、IMU等多种传感器的各种智能算法的研发。工作涉及但不限于：多传感器融合建图和定位算法开发、传感器校准、点云数据处理、地图元素自动识别和智能标注等。
岗位需求：
• 计算机、自动化、电子工程、导航工程、地理信息系统、遥感、测绘等相关专业本科及以上学历，硕士及以上优先
• 良好的数学、算法基础以及编程经验，熟悉C++或Python
• 熟悉Linux系统环境下的操作和开发
• 能够在充满未知因素和快节奏的环境中工作，结果导向
• 踏实勤奋、积极主动、好学上进，有团队合作精神
• 逻辑清晰，具有良好的表达与沟通能力
• 有高水平会议、知名期刊论文发表者优先
• 有自动驾驶、机器人、无人机背景者优先
具有下列至少一项背景或经验，有多项匹配者优先：
• 导航定位，基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配
• 基于IMU、轮速计等传感器的高精度车辆航位推算(Dead Reckoning)
• 3D计算机视觉、SLAM、VIO。熟悉SLAM相关软件或代码库：ROS、Eigen、Ceres、g2o、GTSAM等至少一种
• 机器学习算法理论及实践，包括深度学习（熟悉主流框架，TensorFlow、Torch、MXNet等至少一种）、经典机器学习算法（GBDT、SVM等）。有图像、视频、点云等视觉数据的检测、识别、分割等项目经验更佳• 机器人学、状态估计理论、实时多传感器数据处理和融合（GNSS、IMU、轮速计等）、EKF/PF/UKF等滤波技术、优化算法包括因子图优化等

广州文远知行科技有限公司

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PNC组介绍：在自动驾驶系统中，决策规划与控制可以类比为人类的大脑与神经。确保“大脑与神经”正确高效地“思考”和安全舒适地“执行”，是一个优秀的规划与控制组的职责所在。规划控制团队分为决策团队、规划团队和控制团队。决策规划部门的主要目的是在复杂的无人驾驶环境中找到安全的行驶方案，例如通过人类驾驶的数据分析何时进行变道，对前方车辆是跟随还是绕行。决策规划部分还要从路上的真实数据中学习人类驾驶的共识，比如道路拥堵时到底什么时候能变道，后车要怎么表达出它是否让行，进而思考如何把这种共识应用到具体算法中。此外，决策规划要能将不同的未来收敛到当选确定的行为中。控制部分则是负责将上述的行为严格地执行到车辆上。
工作职责：
· 负责自动驾驶车辆控制算法的开发、实现和测试工作；
· 与其他开发人员完成系统集成和调试工作。岗位需求：
· 本科以上学历，理工科相关专业· 熟悉车辆的横纵向动力学模型，了解现代汽车底盘及其基本工作原理
· 熟悉PID,MPC,LQR等经典控制算法· 有扎实的编程基础，有c/c++经验
· 有自动驾驶相关经验或在Tier 1做车辆控制开发经历优先

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1、负责光学防抖（OIS, Optical Image Stabilization）系统的方案设计、仿真、实现和验证工作；

2、参与OIS系统中感度标定、陀螺仪数据处理、位姿估计、运动补偿等核心算法的研发和调试；

3、参与OIS系统在实际产品中的落地开发和验证，解决量产过程中出现的效果问题，保证图像稳定性和成像质量；

4、参与跨部门协作，与硬件团队、光学团队紧密合作，完成算法在实际系统中的验证与优化；

5、持续跟踪前沿技术，探索OIS领域的创新方向，提升算法性能。

荣耀终端有限公司

IT服务

1. 参与云台位姿解算算法和路径优化算法的开发与优化，协助提升稳像精度和复杂运动场景下的画面稳定性；

2. 协助设计云台电机控制算法，参与位置环、速度环、电流环的级联控制实现，优化动态响应与稳态精度；

3. 支持控制参数的调试与验证，使用MATLAB/Simulink搭建仿真模型，辅助算法效果的快速迭代；

4. 参与云台控制产线标定方案的实施，协助优化IMU、电机、图像传感器等多传感器的标定流程；

5. 学习并跟踪自适应控制、非线性控制等前沿技术，支持算法在实际场景中的工程化落地。

荣耀终端有限公司

IT服务

1、负责手机游戏性能与功耗问题的算法级定位与数据分析，建立性能功耗的量化归因模型；

2、负责手机游戏触控时延的算法分析与链路优化，识别关键瓶颈并提出针对性算法方案；

3、跟踪并洞察游戏领域最新图形渲染算法、性能优化技术与端侧AI应用趋势。

荣耀终端有限公司

IT服务

1. 多模态算法研发与优化
主导或参与座舱多模态交互核心算法的研究、开发与迭代，包括但不限于：
视觉感知：驾驶员/乘客状态监测（DMS/OMS）、手势识别、视线追踪、唇语识别、舱内活体检测。
语音交互：全双工语音对话、声纹识别、情感识别、语音降噪与增强。
多模态融合：基于视觉+语音+触控的意图理解、多模情感计算、多模消歧与协同。
持续跟进学术前沿，将Transformer、大模型等先进技术应用于座舱场景，提升算法精度与效率。

2. 车载场景化落地与工程优化
针对车规级硬件（如高通、瑞萨等座舱芯片）进行算法轻量化、低功耗化与性能优化，确保满足实时性要求（如DMS响应延迟 ＜ 100ms）。
解决车载实际场景中的挑战：复杂光照、遮挡、座舱噪音、低算力约束等。
主导算法从原型到量产的全流程，包括数据采集、模型训练、量化部署、效果评测与持续优化。

3. 数据闭环与系统集成
构建并维护高质量的座舱多模态数据集，设计数据采集、清洗、标注流程。
与软件、测试团队紧密协作，将算法模块集成至座舱软件平台，并完成实车联调与效果验证。
建立算法效果的数据监控与自动化评测体系，推动基于真实数据的算法持续迭代（数据闭环）。

4. 车规级安全与可靠性保障
确保算法符合功能安全（ISO 26262）与预期功能安全（SOTIF） 的相关要求，为关键功能（如驾驶员分神监测）提供可靠保障。
参与制定相关算法的安全测试方案，完成失效模式分析与冗余设计。

5. 前瞻预研与技术规划
探索下一代座舱多模态交互技术方向，如大模型在座舱的本地化应用、舱内3D场景理解、脑机接口等。
撰写技术专利，参与行业技术标准讨论，提升团队与公司的技术影响力。

中国第一汽车集团有限公司

汽车

【课题说明】以大模型对话技术为核心，探索前沿技术问题。研究方向包括角色扮演、个性化对话、记忆管理，拟人化，数字人等，主要业务场景包括运营，招聘，销售，审核等。目标是构建覆盖多个场景的Agent系统，实现“技术驱动业务范式”的升级转变。【建议研究方向】1. 大模型个性化（Personalized LLM）：通过角色扮演、用户行为数据挖掘与建模、上下文理解等方法，分析用户情感状态，提升模型的个性化回复能力。
2. 面向语音交互的拟人化技术（Voice Agent）：优化大模型在语音对话场景的效果，提升大模型的拟人化水平，探索下一代端到端语音对话大模型的技术实现。
3. 记忆管理与增强（Memory）：通过优化模型长上下文能力、设计记忆抽取与管理模块，提升系统的记忆能力。
4. 基于LLM的RL（LLM-based RL）：通过强化学习，提升模型规划、决策、推理等能力。我们将提供充足的计算资源和良好的工作自由度，目标是产出有影响力的工作，解决业务实践中的问题。

北京三快科技有限公司

1.参与在线地图研发工作，包括物理元素（车道线、道路边缘、停止线、路面标识、人行道、交通标识牌、停车位等）和逻辑元素（车道中心线、交通标识牌车道绑定等）。
2.负责并研发规则算法（矢量化方法、时空关联跟踪融合方法），同时能够兼顾Learning based模型和多图源融合方法的研发。

北京三快科技有限公司

【课题说明】面向 C 端用户的酒旅专业 AI Agent 项目，旨在构建具备需求理解、行程规划、商品推荐与专业问答能力的酒旅智能 Agent，为用户在行前、行中与行后关键决策环节提供可靠的智能支持。该 Agent 面向复杂出游需求与多约束决策场景，打通“咨询—规划—推荐—交易”的一体化酒旅服务链路，提升用户决策效率与酒旅服务转化能力，形成行业领先的智能出游入口。【建议研究方向】1. 酒旅专业 Agent 技术架构设计围绕酒旅场景的复杂任务拆解，构建覆盖需求理解、行程规划、商品推荐与酒旅咨询的专业子 Agent 体系，研究多 Agent 之间的协作机制与任务分工策略，支持用户多轮对话下的动态需求调整与规划演化。
2. 酒旅 Agent 自动化评测体系研究从酒旅专业性与用户体验两个维度，构建多维度评测 Benchmark，覆盖需求理解准确性、规划合理性、推荐匹配度与对话稳定性等核心能力；探索基于规则与模型裁判的 Auto-Eval 方法，提升 Agent 能力评测的效率与一致性。
3. 酒旅 Agent 模型后训练与数据构建探索酒旅领域的合成数据构建方案，快速积累高质量训练数据；结合 SFT、偏好对齐与强化学习等方法，持续提升模型在复杂规划、推荐决策与工具调用等关键任务上的效果与泛化能力。

北京三快科技有限公司

【课题子主题】【搜推】面向全球多国的Agentic推荐【课题说明】随着业务发展，keeta推荐面临多国家不同文化和餐饮环境的挑战，包括：
1. 冷启动问题突出，推荐系统对本地的商家缺少理解，新市场和新用户缺乏交互数据，系统难以推荐符合本地用户偏好、受欢迎的餐厅；
2. 不同国家面临非常多的本地事件，例如中东斋月、巴西狂欢节、极端天气等，传统模型依赖历史行为数据难以及时对不同事件下的需求进行响应。 本课题拟引入 Agent 与多轮强化学习技术，构建具备策略生成、动态调控与反馈优化能力的搜推一体化推荐框架，提升系统在跨文化复杂场景下的响应速度和推荐效果。
【建议研究方向】1. 面向冷启动的语义理解与推荐建模，构建统一的商家与内容语义表征体系，通过世界知识和多模态信息建模，提升系统对不同国家餐饮供给的理解能力，并结合相似用户与商家的迁移泛化，在低数据与新市场场景下提升推荐效果。
2. 基于世界模型的推荐环境建模，构建统一的推荐世界模型，对用户偏好、商家供给及环境因素进行联合建模，学习需求随场景变化的动态规律，并通过用户反馈模拟器支持策略的离线评估与推演，提升系统对复杂环境的建模能力。
3. Agent驱动的推荐决策与强化学习，基于世界模型，将推荐建模为序列决策问题，引入Agent进行动态策略生成，并结合多轮强化学习与在线反馈持续优化排序与流量分配策略，以提升长期推荐效果与跨场景适应能力。

北京三快科技有限公司

【愿景】美团广告业务覆盖商家营销触达、广告投放、创意生产、用户咨询转化等多个环节，当前整体链路仍高度依赖人工，在覆盖效率、服务成本、响应速度、创意质量和个性化能力上均面临挑战。本岗位致力于将大模型技术应用于美团广告经营全链路，结合智能销售、智能 IM、智能创意、B端Agent等场景，探索广告领域垂类大模型、多智能体协作、工具调用、多模态生成和转化信号优化等关键能力。通过大模型赋能商家触达、用户交互和创意生产过程，降低广告经营与服务成本，提升商户广告投放意愿、用户成单转化率和平台广告业务效率。【你将参与】1.智能 IM：设计基于大模型的商家 IM 助手，交互式识别用户意图，完成多轮答疑、导购推荐、客服承接、留资预约等任务。重点研究多智能体协作、动态工具调用、任务分解规划与对话 harness，提升复杂交互任务的稳定执行能力。
2.智能创意：借助大模型的多模态理解与生成能力，结合用户画像、商户/品特征、热点趋势和投放目标，探索图文笔记、短视频、长视频、脚本、素材选择等商用级广告创意生成技术。重点研究创意 Agent 框架、开放式任务奖励建模与效果反馈优化。
3.智能销售：面向电销、IM、企微等商家触达场景，构建大模型驱动的智能销售系统，提升商户需求理解、广告产品推荐、异议处理和多轮营销对话能力。重点研究商家画像与交互环境建模、销售 Agent 框架、Agentic RL 与转化信号优化。
4.B 端 Agent：面向商户广告经营与投放优化场景，构建具备经营诊断、投放建议、效果分析和自动化操作能力的 B 端广告 Agent。重点研究广告 Agent harness、复杂工具调用、长程任务规划执行、状态记忆与效果反馈优化等技术。

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专业要求医学、药学等相关专业工作职责1.协助项目负责人制定项目计划，监督项目计划执行，识别偏差并推动纠偏；
组织开展项目讨论会，发现并协助解决各项问题，推动项目进展；

3.协调内部团队及外部合作方，定期组织沟通会议，确保项目信息畅通；

4.收集并管理项目研发过程中的各项文件，建立项目过程资产库；

5.完成项目管理过程中的计划追踪、节点提醒、资料准备、状态报告汇总等事务性工作；

6.其他各项领导交办的工作。
任职要求1.医学/药学专业本科及以上学历；

2. 5年以上制药/生物技术公司项目管理经验，其中至少包含临床阶段项目的管理经历；

3.具有良好的文字写作功底、较强的沟通协调能力、抗压能力和自我驱动力；

4.具有良好的逻辑思维和学习能力，主观能动性强；

5.有临床运营经验者优先，具备PMP证书者优先。

云南白药集团股份有限公司

1、主导多模态大模型（eg: deepseek、lama、qwen）的工程化落地，设计数据清洗-训练-推理全链路优化方案‌；

2、构建可复用的工程模块（如自动标注系统、场景仿真工具、测评平台），支持算法快速迭代‌；

3、攻坚大模型系统优化技术（模型压缩、硬件加速），让大模型能顺利落地各个业务场景；

拉扎斯网络科技（上海）有限公司

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