Location: Fully Remote Type: Internship (Unpaid / High Learning & Portfolio Impact) Duration: 3 – 6 Months Pathways: Direct consideration for Full-Time & Paid Roles upon successful completion About Wing Wing is on a mission to
POSITION SUMMARY Vertiv is recruiting a Lead EOL Test Engineer to design, develop and deploy automated end-of-line test systems covering Hi-Pot test, pre-Run-in functional test, Run-in test and post-Run-in functional test for UPS, DC power etc.
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全栈开发工程师 深圳 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、运营系统研发与可持续构建 负责公司核心AI运营系统（含业务管理后台、数据看板、流程引擎等）的全栈开发与持续迭代，确保系统架构的可扩展性与可持续演进能力，支撑业务高速增长。2、AI编程体系构建与落地 主导团队AI辅助编程体系的建设，包括AI Coding工具链选型与集成（Cursor / Claude Code / Copilot / MCP 等）、Prompt工程规范制定、AI代码审查流程搭建，将AI能力深度嵌入研发全流程，系统性提升团队交付效率与代码质量。3、全栈架构设计与技术决策 参与系统整体架构设计，主导前后端技术选型、接口设计、数据模型设计；在Go后端服务、前端交互层、数据库与中间件之间做出合理的工程决策，保障高可用与高性能。4、微服务与高并发服务开发 基于Go语言及主流框架（Gin / Kratos / Go-Zero等）开发高并发后端服务，处理分布式事务、消息队列集成、缓存策略、限流熔断等典型工程问题。5、DevOps与系统可观测性建设 推动CI/CD流水线建设与容器化部署（Docker / Kubernetes），建立完善的监控告警、链路追踪与日志体系，保障线上系统的稳定性与可运维性。6、AI能力与业务系统融合 探索并落地AI Agent、LLM推理网关、RAG检索增强等AI能力与运营系统的深度融合，设计智能化的业务流程，提升运营自动化与决策效率。7、技术布道与团队赋能 沉淀AI编程最佳实践与工程规范，通过技术分享、代码评审、文档建设等方式赋能团队成员，推动AI原生工程文化的落地与持续进化。 职位要求 1、计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础（数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库原理）。2、5年以上后端或全栈开发工作经验，有完整的从0到1系统建设或核心系统重构经验，能独立承担模块级架构设计。3、精通至少一门后端主力语言（Go / Java
全球品牌经理1 深圳 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 工作职责：ResponsibilitiesDefine brand development overall strategy base on solid understanding on user/market/competition.Lead to develop marketing strategy/plan and collaborate with marketing related functions to execute the marketing plan,
高级品牌经理（SBM） 深圳 社招 全职 市场 - 营销策划 职位描述 ResponsibilitiesDefine brand development overall strategy base on solid understanding on user/market/competition.Lead to develop marketing strategy/plan and collaborate with marketing related functions to execute the marketing plan, including creative/advertising/PR/social/EDM.Collaborate
Lead BM-MKT 深圳 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 ob DescriptionLocation: ShenzhenThe Brand director is responsible for driving the growth of the brand within an organisation and ensuring all aspects of its marketing and
机器人传感器应用工程师（博士） Shenzhen Production / Manufacturing / Processing 26届航海计划 Responsibilities 1、 传感器系统：Camera、LiDAR、IMU、力/触觉、毫米波、RGB-D 等选型、建模、标定、同步与性能评测。2、感知算法：视觉/LiDAR SLAM、VIO、多传感器融合定位、3D 语义分割、目标检测、NeRF/3DGS 场景重建。3、 具身交互：基于多模态传感信息完成动态避障、抓取规划、地形适应、人机协作安全。4、Sim2Real：在 Isaac Sim、Gazebo、Mujoco 等仿真平台建立高保真传感器模型，缩小仿真-现实差距。5、落地闭环：主导算法在 ROS2/RTOS 上的移植、边缘计算部署（Jetson/FPGA/ MCU），完成整机联调与性能优化。 Qualifications 1、博士学历，机器人、计算机、自动化、机械电子、应用数学、人工智能等相关专业。2、扎实数学：李群李代数、非线性优化、概率滤波、图优化、三维几何。3、编程语言：精通 C++17 / Python，熟悉 Linux、ROS/ROS2、Git、CI/CD。4、算法经验：至少精通一种视觉或激光 SLAM 框架（VINS、ORB-SLAM、LIO-SAM、FAST-LIO、Cartographer 等）并有实际落地案例。5、传感器实操：独立设计过 Camera-LiDAR-IMU 外参标定方案，能读懂数据手册、编写驱动、调试同步触发。加分项：6、熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorRT）及 3D 视觉大模型（Segment Anything
Eaton is an intelligent power management company dedicated to protecting the environment and improving the quality of life for people everywhere. We make products for the data center, utility, industrial, commercial, machine building, residential, aerospace and
At Air Products, we reimagine what’s possible. By tapping into the motivation of our people and our collective experience, we create the ideas and innovations that drive us forward. When we come together – where every
【27届】具身大模型后训练工程师（场景应用） 深圳 研发 - 算法 27届校园招聘 职位描述 1.负责具身大模型在具体商业化场景（物流、制造、家庭服务、医疗等）中的后训练与落地交付，从数据、模型、算法等多维度提升模型在目标场景下的任务成功率与执行效率；2.深入理解业务场景需求，制定针对性的数据采集策略与后训练方案，串联数据采集、模型训练、模型评测、真机部署的完整流程，高效完成场景适配与交付；3.针对具体场景中的操作难点（如精细操作、高频节拍、柔性物体处理等），分析问题根因，通过数据策略调整、训练配置优化、模型迭代等手段持续攻坚；4.负责新机器人本体的模型适配与验证，针对不同本体的运动学特性、传感器配置与控制接口，完成模型迁移、参数调优与功能验证，确保模型在新本体上快速达到可用状态；5.负责模型在真实环境中的部署调试与性能优化，确保模型在目标场景下稳定运行，达到商业化交付标准；6.沉淀场景落地过程中的经验与方法论，形成可复用的标准化交付流程，支撑跨场景、跨本体的快速复制； 职位要求 1.计算机科学、人工智能、机器人学、自动化等相关专业背景，本科及以上学历，硕士优先；2.熟练使用Python/C++，精通PyTorch等主流深度学习框架，具备扎实的工程实现能力；3.具备VLA或具身大模型的微调/后训练经验，能够独立完成从数据准备到模型训练再到真机验证的全流程；4.具备丰富的机器人真机调试经验，能够在真实环境中快速定位硬件延迟、传感器噪声、控制精度、动作抖动等问题并迭代优化，有长时间驻场调试经历者优先；5.具备较强的问题分析与解决能力，能够从数据、模型、系统等多个层面诊断并攻克落地难题；6.具备强执行力与结果导向意识，能够在项目压力下高效推进交付；7.具备良好的沟通协作能力，能够与跨团队高效配合。加分项•有机器人操作（抓取、装配、分拣等）算法的真实场景落地经验；•熟悉具身大模型（VLA / World Action Model）相关模型，如OpenVLA、π系列、WALL-OSS、Dream-Zero等；•有工业/物流/服务机器人的项目交付经验，了解商业化落地的完整流程；•熟悉模仿学习（IL）、强化学习（RL）等训练范式在机器人操作中的应用；•有数据驱动的模型迭代经验，对数据质量、数据配比、数据增强有深入理解；•顶级会议（ICRA、CoRL、RSS、CVPR、NeurIPS等）论文发表或相关竞赛获奖。 投递...
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