提前批-算法研发工程师 上海 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A07902 职位描述 你会做什么你将参与 Skyworks 算法能力建设，帮助 Agent 更好地理解问题、检索知识、进行推理，并在供应链、制造、运营等真实业务场景中完成预测、仿真和优化。根据你的兴趣和能力，你可能参与以下方向之一：方向 A：RAG 与语义检索你将参与企业知识检索和 Agent 问答能力优化，包括：优化向量检索、关键词检索、图检索的混合召回策略设计 Rerank、Query Rewrite、Context Assemble 等能力提升 Agent 在复杂业务问题中的召回率和准确率参与企业知识库、知识图谱、文档检索的评测体系建设方向 B：知识图谱与语义理解你将参与企业知识图谱和 Ontology 自动建模，包括：从文档、表格、数据库中抽取实体和关系进行实体对齐、关系推荐、知识融合基于业务对象构建图谱推理能力优化图谱查询和图谱增强检索效果方向 C：预测、仿真与优化你将参与企业智能决策算法，包括：需求预测、库存预测、风险预测等时间序列或分类模型供应链网络仿真、供应中断传播模拟、多情景 what-if 分析库存优化、资源分配、路径规划等优化问题建模使用因果推断或反事实分析识别关键影响因素你会接触的技术机器学习：Scikit-learn / XGBoost / LightGBM深度学习：PyTorch
提前批-算法工程师 上海、深圳、武汉、北京 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A168209 职位描述 数据分析与洞察提取从原始运营数据和结构化数据中提取关键洞察，回答业务提出的分析问题构建可复用的数据分析工作流，形成标准化的分析范式撰写分析报告，清晰呈现数据发现与业务建议建模与算法开发参与统计建模与机器学习算法的设计、开发与验证方向包括但不限于：用户行为预测、时序需求预测、定价优化模型、用户画像分析、异常检测建立模型性能评估体系，监控模型在生产环境中的表现数据产品化将分析方法和模型封装为可持续运行的数据产品与仿真工程师协作，为仿真系统提供数据输入与验证基准在资源受限的生产环境中部署轻量化数据模型跨团队协作与产品、运营、仿真等角色密切配合，理解业务需求并转化为数据任务主动汇报分析目标、方法与进展，确保数据工作与业务方向对齐参与分析方法论的讨论与评审，逐步建立独立的技术判断力 职位要求 学历背景：统计学、数学、计算机科学、数据科学、工业工程、运筹学等相关专业，硕士及以上学历理论基础：扎实的概率论与数理统计基础，熟悉常见的统计检验方法（假设检验、回归分析、时间序列分析等）；理解主流机器学习算法（决策树、随机森林、XGBoost、聚类等）的原理与适用场景工程能力：熟练使用 Python 及其数据分析栈（NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib/Seaborn）；具备 SQL 数据提取与处理能力；了解至少一种深度学习框架（PyTorch 或 TensorFlow）分析思维：有完整的数据分析项目经验（含课程项目、竞赛或实习），能够从原始数据出发，定义分析目标、执行分析流程、得出可复现的结论加分项：有时序预测、用户画像、定价优化、因果推断等相关项目经验有数据产品化经验——将分析脚本转化为自动化运行的数据Pipeline熟悉 A/B 测试设计与实验结果分析有运筹优化或仿真建模相关背景在KDD、WWW、ICDM等数据科学领域会议/期刊发表过论文，或 Kaggle 竞赛取得过优异成绩了解数据可视化工具（Tableau、PowerBI、ECharts 等） 投递...
Req ID:525927 At Alstom, we understand transport networks and what moves people. From high-speed trains, metros, monorails, and trams, to turnkey systems, services, infrastructure, signalling and digital mobility, we offer our diverse customers the broadest portfolio
Requisition Number: 74780 The company built on breakthroughs. Join us. Corning is one of the world’s leading innovators in glass, ceramic, and materials science. From the depths of the ocean to the farthest reaches of space,
About Amartha At Amartha, we empower micro-businesses across Indonesia, enabling growth and equal prosperity. Weve supported over 3.5+ million enterpreneurs–mostly women–by disbursing 2 billion USD in funding. As we step into 2026, Amartha is evolving into
毫米波多模态算法工程师-2027届 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 多模态时/空同步标定方案以及实现（解决多传感器感知同步，自动标注问题）；2. 基于微动多普勒特征进行家庭人员识别方案验证（解决遮挡，轨迹交叉后的ID switch问题）；3. 基于MIMO毫米波模组，在家居场景下进行手势/行为的识别（提升家居场景下智能体验）；4.基于MIMO毫米波模组，进行睡眠状态下的生命体征检测，睡眠分期分类，睡眠姿态估计，睡眠障碍推断（解决家居场景下，人的睡眠监测问题） 职位要求 1. 硕士及以上学历，电子信息、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业，博士优先2. 拥有毫米波雷达算法开发经验（含博士期间研究），熟悉FMCW MIMO雷达全处理链路（从原始ADC到目标语义输出）3. 熟悉 FMCW雷达测距/测速/测角原理，熟练掌握MIMO虚拟阵列设计与校准、DOA估计算法4. 深入理解 CFAR（1D/2D）、峰值提取、多普勒中心估计、相位解缠绕等方法5. 掌握至少一种聚类算法及多目标跟踪框架（Kalman滤波系列、粒子滤波、匈牙利算法）6. 熟悉点云基本处理（下采样、滤波、分割）及点云特征（例如：局部密度、速度分布、RCS）7. 具有点云分类/动作识别经验，可独立实现基于传统特征（SVM/随机森林）或深度学习（PointNet、Transformer）的方案8. 熟练使用 Python + NumPy/SciPy/scikit-learn 或 MATLAB 进行快速原型开发9. 发表过雷达感知、点云处理、Human Activity Recognition（HAR）等相关领域顶会/顶刊论文优先 投递...
About Man Group Man Group is a global alternative investment management firm focused on pursuing outperformance for sophisticated clients via our Systematic, Discretionary and Solutions offerings. Powered by talent and advanced technology, our single and multi-manager
提前批-供应链算法工程师 上海 校招 正式 数字技术 - 软件研发 本科及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A246740 职位描述 供应链是企业经营中最核心的职能之一，可以直接决定从交付效率，履约体验到利润提升的各方面经营表现。同时，汽车供应链的多层级，高复杂，长链条，多触点又让整体供应链经营充满着变化，不确定性与挑战。因此，数据在供应链经营中就变得非常重要。团队的工作，就是基于我们对于供应链业务的了解，利用我们在指标体系运营，数据智能应用与数据资产服务的能力，帮助供应链提前识别风险，洞察问题原因并提出数据分析与数据模型上的解决方案，真正做到用多种数据能力辅助管理层做出最优决策。你的责任就是利用你在数据分析与数据建模上的能力，帮助供应链管理层在履约，库存&成本等维度，看清现状，预知风险，洞察原因，优化效率；具体工作职责：1. 贴近业务实际现状，痛点与需求，利用自身在数据分析，数仓搭建和数据建模上的专业能力，为业务解决实际痛点，进一步提高业务效率；2. 紧密与业务建立有效沟通机制，在交付稳定性，供应链风险预警，供应链成本优化等领域推动&团队沉淀分析架构，模型,算法库，并推动产品化及业务化持续优化； 职位要求 1. 理工科硕士及以上学历，计量经济学，计算机学，统计学，数学，信息工程，电子工程优先；2. 在机器学习与运筹优化方面有行业落地经验者优先；3. 有应用型AI Agents产品落地经验者优先；4. 对供应链或汽车行业有一定经验者优先；5. 有数学建模，特别是Simulation建模经验者优先；6. 扎实的数据分析，量化拆解及归因分析能力；7. 扎实的SQL基础 is a must;8. 扎实的编程基础，熟悉python（或相似的其他软件）中的scikit-learn, pyscipopt等机器学习与运筹优化的使用9. 对预测算法，特别是基于时间序列的预测算法有扎实功底且有一定行业/项目者优先；10. 有强烈的责任心，强沟通能力，模型解释能力和合作精神，目标感强、思路清晰； 投递...
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算法工程师（供应链销量预测方向）-南京 南京 技术族群 集团总部招聘 职位描述 职位亮点：直面核心业务挑战：深度解决公司在新品上市、大型节假日等关键场景下的销量预测难题，你的工作将直接优化数百万级的库存成本与千万级的销售机会。驱动业务真实增长：你构建的不仅是一个模型，更是供应链智能决策的“大脑”，直接赋能“茶汤预估”与“智能订货”两大核心系统，实现从算法指标到业务利润的闭环。主导端到端项目：从业务理解、特征工程、模型研发，到系统部署、效果评估与持续迭代，你将完整主导预测产品的全生命周期，获得全方位的技术成长与业务影响力。主要职责：核心模型研发与优化：- 负责公司门店级销量预测算法的研发、迭代与维护，重点攻克新品冷启动、节假日及营销活动等复杂场景的预测准确率瓶颈。- 深入业务，构建与整合多源数据（销售、商品、营销、天气等）特征工程体系。- 探索并应用前沿的时序预测、机器学习及因果推断模型，持续提升预测效果。预测系统与产品化落地：- 负责将算法模型产品化，维护和优化现有的“时序预测公共能力”基座及其服务。- 与数据开发、后端工程师紧密合作，确保预测数据稳定、高效地服务于下游“生产在线茶汤预估”与“货在线推荐订货”等业务系统。- 建设并完善预测模型的监控、评估与归因分析体系，快速定位问题。深度业务协同与赋能：- 深入理解供应链、运营业务，将业务逻辑与专家知识转化为模型特征与约束。- 与供应链计划、门店运营等团队紧密沟通，将预测能力转化为可执行的业务建议，共同优化库存周转与产品新鲜度等核心指标。 职位要求 必要条件：本科及以上学历，计算机、统计、数学等相关专业，3年及以上机器学习/数据挖掘相关工作经验。扎实的机器学习基础，熟练掌握Python及主流数据分析与机器学习库（如pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM等）。在时序预测领域有实际项目经验，熟悉经典时序模型（如Prophet, ARIMA）及机器学习方法，有成功提升预测精度的案例。具备良好的数据敏感性和逻辑分析能力，能独立完成从数据探查、模型构建到效果评估的全过程。具备强烈的责任心、出色的沟通能力，以及以业务结果为导向的思维。优先条件：有零售、快消、供应链领域销量预测、需求规划等相关项目经验者优先。有使用深度学习时序模型（如DeepAR, TFT, N-Beats）或大规模时序预测平台经验者优先。具备良好的工程落地能力，了解基本的软件开发流程与部署（Docker, Git, API开发）者优先。 投递...
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毫米波雷达算法工程师 武汉、北京、南京、上海 校招 正式 算法类 2027届校园招聘计划 职位描述 1、信号处理链路搭建：负责FMCW（调频连续波）雷达中频信号处理，包括CFAR（恒虚警检测）、DOA（到达角）估计、MIMO虚拟孔径成像，输出高保真的目标点云或微多普勒特征谱；2、行为识别算法研发：针对家居复杂环境（多径效应、家具杂波），研发基于深度学习（GCN、Transformer、CNN）或传统机器学习的行为分类器，精准识别行走、静坐、挥手、摔倒（Fall）、跌倒后无法起身（Lying Post-Fall）等关键状态；3、物理模型与AI融合（重点）：借鉴模型驱动深度学习（Model-based Deep Learning）思想（如SubspaceNet类似架构），利用信号处理的物理先验（阵列流型、多普勒谱物理约束）引导神经网络训练，解决小样本及开集泛化难题；4、时序行为分析与语义理解：基于连续帧的状态序列，构建行为语义理解模型，分析用户长期活动模式（作息规律、活动量），实现异常行为（如久坐、夜间离床过久）的主动预警；5、边缘计算部署：将算法在嵌入式平台（TI/Skyrelay）进行轻量化优化与移植，确保家居产品的实时性与低功耗。 职位要求 1.硕士以上学历，雷达信号处理相关专业 有MIMO雷达/单基地/多基地雷达相关的项目课题或文章；2.信号处理能力：精通 FMCW雷达测距/测速/测角原理，熟练掌握MIMO虚拟阵列设计与校准、DOA估计算法等；3.点云与机器学习：熟悉点云基本处理（下采样、滤波、分割）及点云特征（例如：局部密度、速度分布、RCS）；具有点云分类/动作识别经验，可独立实现基于传统特征（SVM/随机森林）或深度学习（PointNet、Transformer）的方案等；4. 生理信号提取：熟悉利用毫米波相位/距离单元提取微小位移，掌握呼吸/心率的周期估计方法（FFT峰值搜索、小波变换、VMD等），能应对体动干扰下的鲁棒提取；5. 工程能力：具备 C/C++ 基础，熟练使用 Python + NumPy/SciPy/scikit-learn 或 MATLAB 进行快速原型开发；了解嵌入式雷达芯片（TI IWR/AWR系列、NXP、Acconeer等）底层数据格式与实机调试。 投递...
Working at Freudenberg: We will wow your world! Responsibilities: Assist in the development of machine learning and deep learning applications. Collect, clean, and preprocess structured and unstructured data; build high-quality datasets and perform data annotation. Apply
毫米波雷达高级算法工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A73055A 职位描述 1. 核心算法研发 - 负责基于 FMCW MIMO雷达 的家居场景感知算法开发，包括： - 单人/多人人体姿态（坐/站/躺/跌倒等）估计与骨骼关键点提取 - 生理指标（呼吸频率、心率）的毫米波信号提取与鲁棒估计 - 人体动作识别（行走、挥手、跌倒、跌倒后状态等）及行为分析2. 雷达信号处理 - 设计并实现雷达原始数据预处理流程（杂波抑制、背景去除、距离-多普勒图（RD图）生成、虚拟孔径阵列合成等） - 开发目标检测算法：CFAR（单元平均/有序统计/二维CFAR）、峰值分组、多普勒解模糊 - 实现 MIMO 角度估计（DBF、Capon、MUSIC、压缩感知等）与 多目标关联3. 点云感知与跟踪 - 构建高质量的 4D点云（距离/速度/方位/俯仰），设计点云滤波与聚类算法（DBSCAN、KMeans等） - 实现多目标跟踪（Kalman滤波、扩展卡尔曼、JPDA、匈牙利匹配等），解决遮挡与重识别问题
AI应用方向实习生 上海 实习 职能与支持 - 人力资源 职位 ID：A245763 职位描述 一、 关于我们与你的使命在我们公司，我们坚信人才是组织最核心的资产，而学习是驱动人才与组织进化的永恒引擎。我们正站在一场激动人心的变革前沿——将人工智能深度融入人才培养的全过程。现在，我们邀请一位对AI技术充满好奇心与创造力的你加入我们。你的核心使命是： 作为我们的“AI探索先锋”，协助团队将传统的培训项目进行智能化升级与迭代，利用AI技术为每一位员工打造更个性化、更高效、更具沉浸感的学习旅程。这不仅仅是一次实习，更是一次亲手定义未来工作学习模式的机遇。二、 你将承担的关键职责在这里，你将不是旁观者，而是关键项目的核心参与者。你将具体负责：1)AI工具评估与原型开发：- 调研、测试并评估市面上先进的AI工具与模型（如大语言模型应用、智能内容生成、AI教练等），分析其在培训场景的应用潜力。- 基于业务需求，利用Python及相关技术栈，快速构建AI应用原型或最小可行产品，用于验证想法的可行性。2)传统培训内容的AI化迭代：- 协助将现有的标准课件、案例库、知识文档进行AI化处理和结构化重构，为其注入“智能”。- 探索利用自然语言处理技术，开发智能问答机器人、个性化学习路径推荐等应用。3)智能化学习体验设计：- 参与设计基于AI的模拟练习、情景对话训练或自适应学习系统，提升培训的互动性与实践性。- 探索利用AI进行学习效果数据分析与洞察，为培训优化提供数据支持。4)跨部门协作与知识共享：- 与技术部门紧密合作，了解技术边界，将创新想法落地。- 在团队内部分享你的发现、技术趋势和最佳实践，成为团队的“AI技术顾问”。 职位要求 必备条件：1)学历与专业： 国内外高校全日制硕士在读，计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学、自然语言处理或相关技术领域。2)技术基石：- 熟练掌握 Python 编程语言，有良好的编程习惯。- 对机器学习/深度学习基础理论有理解，并有使用主流框架（如TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn等）进行项目实践的经验。- 了解大语言模型的基本原理及应用开发（如Prompt Engineering, RAG， LangChain等框架者优先）。3)能力素养：- 强大的学习与探索能力： 对AI技术有自驱力，能快速学习新知识、新技术并应用于实际场景。- 解决问题为导向：
Job Responsibilities:-Design and develop enterprise-grade AI application systems, driving the deep integration of AI into manufacturing and business operations.-Build systems—such as intelligent quality inspection, predictive maintenance, knowledge Q&A, and intelligent production scheduling—leveraging Large Language Models (LLMs),
AI应用方向实习生 上海 社招 实习 职能与支持 - 人力资源 本科及以上 工作年限不限 职位描述 一、 关于我们与你的使命在我们公司，我们坚信人才是组织最核心的资产，而学习是驱动人才与组织进化的永恒引擎。我们正站在一场激动人心的变革前沿——将人工智能深度融入人才培养的全过程。现在，我们邀请一位对AI技术充满好奇心与创造力的你加入我们。你的核心使命是： 作为我们的“AI探索先锋”，协助团队将传统的培训项目进行智能化升级与迭代，利用AI技术为每一位员工打造更个性化、更高效、更具沉浸感的学习旅程。这不仅仅是一次实习，更是一次亲手定义未来工作学习模式的机遇。二、 你将承担的关键职责在这里，你将不是旁观者，而是关键项目的核心参与者。你将具体负责：1)AI工具评估与原型开发：- 调研、测试并评估市面上先进的AI工具与模型（如大语言模型应用、智能内容生成、AI教练等），分析其在培训场景的应用潜力。- 基于业务需求，利用Python及相关技术栈，快速构建AI应用原型或最小可行产品，用于验证想法的可行性。2)传统培训内容的AI化迭代：- 协助将现有的标准课件、案例库、知识文档进行AI化处理和结构化重构，为其注入“智能”。- 探索利用自然语言处理技术，开发智能问答机器人、个性化学习路径推荐等应用。3)智能化学习体验设计：- 参与设计基于AI的模拟练习、情景对话训练或自适应学习系统，提升培训的互动性与实践性。- 探索利用AI进行学习效果数据分析与洞察，为培训优化提供数据支持。4)跨部门协作与知识共享：- 与技术部门紧密合作，了解技术边界，将创新想法落地。- 在团队内部分享你的发现、技术趋势和最佳实践，成为团队的“AI技术顾问”。 职位要求 必备条件：1)学历与专业： 国内外高校全日制硕士在读，计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学、自然语言处理或相关技术领域。2)技术基石：- 熟练掌握 Python 编程语言，有良好的编程习惯。- 对机器学习/深度学习基础理论有理解，并有使用主流框架（如TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn等）进行项目实践的经验。- 了解大语言模型的基本原理及应用开发（如Prompt Engineering, RAG， LangChain等框架者优先）。3)能力素养：- 强大的学习与探索能力： 对AI技术有自驱力，能快速学习新知识、新技术并应用于实际场景。-
Job Responsibilities: - Design and develop enterprise-level AI application systems to drive the deep integration of artificial intelligence into manufacturing and business scenarios. - Build systems such as intelligent quality inspection, predictive maintenance, knowledge Q&A, and
Job Description This role designs, validates, productizes custom machine learning and deep learning models for laboratory solutions. The Data Scientist will convert scientific workflow challenges into rigorous modeling problems, develop fit-for-purpose algorithms, establish defensible evaluation methods