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人才发展 深圳 全职 职能类 职位描述 1、体系建设与优化：结合公司战略及人才发展全景图，搭建并持续迭代干部管理体系，明确干部分层分类标准，规范选拔、培养、考核、流动、退出等全流程管理机制，确保体系有效支撑战略落地。2、评估与发展管理：统筹高层、中层、基层及储备干部分层训战项目，基于业务痛点与干部能力短板精准定位培训需求，联动业务骨干、外部行业专家设计课程，通过项目实战、跨业务轮岗等训战结合方式，系统性提升干部领导力、项目管理及业务攻坚能力。3、梯队与储备建设：打造高潜及各级干部人才池，组织干部人才盘点，审视核心岗位人才持续供给；联动业务部门搭建内训师队伍及专业能力培训体系，为梯队人才提供专业力培训资源与成长支持。 职位要求 1、本科及以上学历，人力资源管理、工商管理、组织行为学等相关专业优先。2、5 年以上人力资源管理经验，其中 3年以上干部管理 / 中高层人才发展核心岗位经验；有大型企业 / 集团化公司干部体系从 0 到 1 搭建、迭代经验优先，经历过业务快速扩张 / 组织变革期干部管理实践更佳。3、精通干部选拔、评估、发展全流程管理，熟练运用人才测评工具（如360 评估、人才盘点工具 ），能独立设计并推动复杂干部管理项目落地；4、强沟通协调与影响力，能跨层级（高层、中层、基层 ）、跨部门协同，推动干部管理工作在业务端落地； 投递...
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Job Description: We believe in bold ideas, diverse perspectives, and the drive to transform knowledge into impact. Here, your curiosity fuels progress, your voice shapes innovation, and your ambition helps redefine what’s possible within science and
Job Description Purchasing Category Manager, Capex Shape better ways of buying. Shape better ways of living. At Electrolux Group, a leading global appliance company, we strive every day to shape living for the better for our
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Key Responsibilities: Relationship Management: Develop strong relationship with target client C level to drive business insights, align teams, grow market, as well as to bring Accenture’s integrated value proposition to the client. Demand Generation: Facilitate and
Minimum qualifications: Bachelors degree or equivalent practical experience. Experience in digital advertising, consultative sales, digital media sales, business development, online media environment, or digital marketing role. Preferred qualifications: Masters degree in a business related field. Experience
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Company description Terry Soot Management Group (TSMG) is a field data collection company founded in 2017 in Europe. We collect data where automation is not possible. We count features, take pictures, make videos, record speech, and
Job Description Are You Ready to Make It Happen at Mondelēz International? Join our Mission to Lead the Future of Snacking. Make It With Pride. Collaborating with cross-functional global and regional teams, you implement brand strategy
结构工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A198976 职位描述 - 参与创新硬件产品的外观设计、结构方案设计和整机形态定义，支持产品从技术原型向高完成度样机演进。- 基于现有开发板、传感器模组、电池及其他核心器件，完成整机堆叠、结构整合与外观方案设计。- 在快速迭代场景下，综合考虑外观表现、结构可行性、装配方式、使用体验与样机实现效率。- 输出产品概念草图、3D 建模、结构设计、装配方案及相关打样文件，支持样机制作与迭代优化。- 与电子、算法、软件等团队密切协作，推动设计方案与功能实现高效结合。- 配合供应链、手板厂及相关外部资源，完成样机打样、装配验证及问题闭环。- 结合不同产品方向的特点，沉淀适用于创新验证阶段的设计与实现方法。 职位要求 - 工业设计、机械设计、产品设计、结构工程等相关专业，本科及以上学历。- 具备较扎实的工业设计或结构设计基础，能够从产品整体视角理解外观、结构与实现之间的关系。- 熟悉消费电子类产品的结构设计逻辑、材料工艺及基本装配方式。- 能够围绕开发板、标准模组及现有器件开展整机整合设计，而非仅限于成熟量产项目开发模式。- 熟练使用至少一种主流设计工具，如 SolidWorks、Creo、Fusion 360、Rhino 等。- 了解 3D 打印、CNC、硅胶复模等快速打样方式，具备较强的样机实现意识。- 具备良好的沟通协作能力，能够适应多角色协同、快速迭代、需求动态变化的创新研发环境。- 对产品形态、比例、细节和使用体验有较好的理解与判断能力。加分项- 具备可穿戴设备、消费电子、智能硬件、机器人等相关项目经验。- 具备从原型样机推进至 EVT/DVT 阶段的相关经验。- 对电池、散热、天线、传感器布局等整机约束有基本理解。- 具备较强动手能力，能够参与样机装配、调试及问题定位。-
人力资源-企业文化 广州 职能类 职位描述 1.企业文化制度建设与维护①负责企业文化相关制度的拟定、检测与维护，确保制度落地时与公司文化高度一致；②在招聘制度与面试官培训中，融入企业文化要素，保障招聘环节的文化导向。2.激励体系策别与运营①设计并维护与企业文化相关的物质和非物质激励体系，例如:司龄体系、评优体系；②负责文化端评审维度的设定与执行，保证体系能持续增强组织归属感与荣誉感。3.人才与绩效制度中的文化嵌入①推动晋升、绩效、考核等制度中融入文化价值观，例如 360 评审、试用期考核、绩效模块配置；②与人力资源团队紧密合作，保障流程的文化一致性与公平性。4.文化手册建设与迭代①负责企业文化手册的拟定、更新与长期维护，确保文化理念能够持续传承与进化。5.跨团队协作与文化监督①与企业文化活动团队、物料团队等跨部门协作，确保文化在传播、落地过程中保持一致性；②充当文化把关人，避免企业文化在执行中走样或偏离。 职位要求 1.本科及以上学历，3年以上人力资源、企业文化或组织发展相关经验；2.具备系统性思维，能将企业文化与制度、激励、人才机制有机结合；3.优秀的逻辑能力与文字功底，善于通过制度化表达清晰传达文化价值；4.良好的跨部门沟通与推动能力，能在多团队、多场景中发挥影响力；5.对游戏行业有认知和热情者优先。 投递...
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系统测试工程师 上海 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位 ID：A152749 职位描述 统筹智能座舱软件项目测试全流程管理，制定测试策略计划、把控项目测试质量与风险，对接内外部及OEM客户协调需求与问题闭环，输出质量报告支撑量产发布决策，优化测试流程与质量体系，统筹项目整体交付质量。 职位要求 岗位职责参与智能座舱软件项目全流程测试管理，包括需求评审、测试策略制定、测试范围确认、测试计划制定。负责测试流程把控：里程碑评审、准入准出判断、风险识别、版本质量评估。组织测试启动会、问题分析会、版本验收会，推动问题闭环，跟踪重大缺陷与阻塞问题。对接研发、产品、FO、OEM 客户，确认需求理解、验收标准、交付物。输出测试总结、质量报告、版本收敛情况、风险预警，给出发布 / 量产决策依据。不参与实际测试执行、用例编写、台架搭建、实车操作，但需理解测试方法、场景、缺陷逻辑，判断测试是否充分。维护测试流程规范，推动质量体系落地，提升项目整体交付质量。任职要求本科及以上，车辆工程、电子、自动化、计算机相关专业。3年以上智能座舱软件测试相关经验，熟悉整车软件开发流程 V 模型。熟悉座舱功能：车机、仪表、360 全景、车控、语音、蓝牙、CarLife/CarPlay 等。具备测试策划、风险把控、质量评估能力，能独立判断测试是否充分。优秀的沟通协调能力，能对接 OEM 客户、内部研发、项目、测试团队。了解车载基础：CAN/CANFD/Ethernet、诊断、刷写、版本管理流程。严谨、逻辑强、结果导向，能推动问题收敛与项目交付。 投递...
汽车3D可视化设计师（模型向） 上海 全职 设计 职位 ID：A229982 职位描述 1. 整改Alias/CATIA原厂整车数模，优化内外饰拓扑结构，按规范完成适配VRED/UE的可视化模型整备；2. 产出新车上市静帧、宣传动画、360°交互素材，配合HMI团队制作车载三维数字资产；3. 高效协同整车造型、工程团队跟进车型改型，同步迭代模型、材质与渲染资源；统筹对接外协，落实供应商进度与品质管理；4. 落地AI建模、材质、动画工具，依托AI提速场景、角色、动画资产制作。 职位要求 1. 3-5年汽车3D可视化、整车数模处理从业经验，工业/车辆设计优先；2. 硬性软件：Alias/VRED/CATIA/UE任选2款，Blender/Maya必会其一；3. 项目硬性：2款及以上量产车型全流程模型整改+可视化落地经验；4. 优先：主机厂品牌可视化、整车VR评审团队工作经历；5. 专业能力：熟悉车型曲面构建与车身结构，独立完成模型减面、内饰软表面建模，自主搭建渲染环境、调试材质贴图与整车渲染；6. 加分项：熟练AI建模/材质/动画工具，有用AI制作场景、角色、动画的落地案例优先。其他：投递简历时 需附作品集。 投递...
AI 院-多模态团队-多模态理解算法研究员 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【岗位职责】1、 设计和训练先进的多模态大模型，包括图像、视频的理解与生成；2、 搭建与优化多模态大模型的自动化数据通路，提升模型的多模态基础能力及下游任务上的效果；3、优化模型训练，包括包括模型的预训练、微调、偏好对齐等；4、探索前沿算法，多模态理解的数据合成、模型自我迭代等；5、加速多模态大模型的推理过程并部署到实际应用中。 职位要求 1、985高校计算机、电子、自动化等相关专业硕士或博士学位(优秀本科生亦可考虑)；2、深入理解常用多模态算法；具备多模态大模型和视频理解相关项目经验者优先；3、在CCF-A类会议发表过多模态相关论文者优先考虑；4、熟练运用Pytorch、transformers、megatron等主流框架；5、工作态度认真负责,具备良好的团队协作能力。 加入我们，您将有机会:1、参与突破性的多模态AI研究；2、与顶尖专家共事,快速提升技能；3、在充满活力的环境中实现自我价值；我们期待您的加入,一同推动AI技术的前沿发展! 投递...
AI 院-多模态理解-训练框架算法工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【岗位职责】参与GLM系列多模态大模型，CogVLM、CogView、CogVideo系列多模态理解生成模型训练框架 职位要求 1、统招硕士及以上学历，计算机或相关专业；2、熟练掌握Pytorch，具有模型训练经验；3、熟悉Transformer结构，对常见模型的训练方法有所了解，例如BERT、GPT、ViT、CLIP；4、有模型迁移、精度对齐经验，能够在新框架中适配新的模型；5、对常见的大模型训练优化有所了解，能够迅速熟悉掌握，根据需求进行修改；6、对Megatron框架有一定的了解，能够借鉴其他框架，完善优化已有的框架。 投递...
AI院-多模态音频-算法实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【岗位职责】1. 从事音频算法研究、训练、应用，具体业务包括Omni-音频理解、同声传译、video-audio联合生成等2. 探索语音/音频技术前沿技术，探索音频理解、音频表征、音视频联合生成的新范式3. 负责模型的多机多卡训练、高性能推理、数据集构建、评测系统搭建等 职位要求 【职位要求】1. 自然语言处理、机器学习、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历；2. 较强的算法开发能力，熟悉常用的机器学习、深度学习算法；3. 熟练使用Python和Pytorch/Tensorflow深度学习框架；4. 熟悉以下至少一种，且有相应研发经验优先，大模型的框架&理论（如Diffusion、Vall-E/SpearTTS/AudioLM、MusicLM等）；5. 具备优秀的代码能力和基础算法功底，有较为丰富的工程经验，有大规模训练经验或大规模数据处理经验。加分项：1. 在ACL，NeurIPS，ICLR，EMNLP，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先；2. 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 投递...