苏州人工智能校招岗位

岗位：遥感智能解译与AI算法研究岗- 学历：硕士,博士 需求专业：测绘科学与技术 需求人数：1 工作地点：江苏省苏州市, 职位描述： 方向标签：遥感AI｜深度学习｜多模态大模型｜智能解译 你将负责 1、面向遥感场景开展模型设计、训练、优化与性能评价 2、目标检测、语义分割、变化检测、目标识别与分类 3、道路、

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岗位职责 1、参与 Momenta AI 安全体系建设，面向训练数据、端到端自动驾驶大模型、世界模型、VLM/VLA、Agent 和 AI 应用，探索并解决真实业务中的安全、可靠性和可控性问题； 2、参与可信 AI 基础能力建设，覆盖数据完整性、模型与应用安全评测、风险检测、审计追溯和安全门禁等； 3、参与模型与 Ag

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岗位职责： 1.参与企业级 AI战略的制定及落地; 2.深入业务一线，将制造、供应链、职能等场景痛点 抽象为AI解决方案架构； 3.参与大模型 选型、微调（SFT/LoRA）、部署与推理优化 的全流程实践； 4.推动 RAG、Agent、多模态 等技术在博世内部的最佳实践沉淀与复用； 5.跟踪前沿AI技术（A

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岗位职责： 1、负责工业视觉场景下计算成像相关算法的原型研发与前瞻探索，围绕真实工业检测需求完成从问题定义、技术选型到实验验证的完整研究链路，覆盖2D成像、3D重建、多光谱成像等技术方向。 2、深入理解工业业务场景，开展系统性文献调研与技术路线评估，提炼成像环节关键问题，快速构建原型验证方案，输出可行的技术决策。

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岗位职责 1. 人工智能前沿算法研究：负责人工智能领域前沿技术研究，包括深度学习、强化学习、生成式AI、大语言模型、多模态智能等方向的算法探索与创新，开展核心算法设计、验证及优化 2. 工业智能算法研发：面向工业智能应用场景，研究复杂数据环境下的智能感知、状态分析、预测建模、异常检测及智能决策算法，推动AI技术在工

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岗位职责 1.参与核心算法的研究、设计与开发； 2.负责数据与特征处理、模型设计、训练与调优，并对算法效果进行量化评估与复盘； 3.跟踪算法领域前沿技术与研究成果，持续提升模型的精度、效率与鲁棒性，支撑业务场景的规模化落地； 4.协助算法的工程化实现与部署上线，推动算法与业务系统、平台的集成与稳定运行； 5.编写算法相

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一、岗位职责 负责智能驾驶/ADAS 多传感器标定算法的设计、开发、优化与落地，包括相机内外参标定、相机-车辆标定、Camera-LiDAR 联合标定、多相机标定、EOL产线标定等。 负责标定算法核心模块的开发、优化及工程化实现。 负责标定算法的精度、鲁棒性和收敛性能优化，并针对实际道路及车辆运行场景进行算法分析

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岗位职责 1、负责特征工程、样本构建与模型训练，用户偏好预测、线上业务策略的模型迭代； 2、智能数据平台建设，涉及知识库构建、RAG检索优化、Agent工具链开发，把数据能力产品化、对话化； 3、设计并跟进AB实验，完成显著性检验、指标拆解与归因分析，用数据证明策略价值并推动全量上线。 岗位要求 1、本科及以上学历，

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岗位职责 1、主导开发面向软件研发全流程的Agent，打通从需求拆解、代码实现到架构重构的AI-Native 体验； 2、落地测试与质量验证Agent，自动化处理用例生成、边界变异测试与静态分析等繁琐工作； 3、打造工程级代码与系统知识引擎，把复杂架构规范与团队经验转化为Agent 能精准调用的上下文； 4、搭建严谨的

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岗位职责 1、参与客服场景下AI Agent的研发：设计单Agent/多 Agent 协作架构，实现任务自动规划、工具调用与复杂工作流编排（如酒店信息查询、航司信息核对、工单创建/执行、AI 外呼用户协商等）； 2、构建高可用 LLM 应用：用 RAG、Prompt Engineering、Function Calli

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专业要求：计算机、人工智能、数据科学、物联网等相关专业 岗位职责 1.负责公司物流相关业务，AI场景应用及模型迭代调优； 2.对接业务系统，挖掘数据价值； 3.推进物流业务数智化项目落地。 任职资格 1.本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学、物联网相关专业； 2.熟悉 Python 等主流开发语言，

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岗位职责： 1. 负责自动驾驶纵向规划算法设计，包括速度规划、跟车控制、让行/汇入、停车起步、舒适性与安全约束等场景 2. 负责复杂交通场景下的交互式规划与博弈决策算法研发，包括多车交互、Merge、Yield、Cut-in、变道协同等场景 3. 深入理解一段式端到端（End-to-End）规划模型的主流架构、优

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岗位职责 1、辅助完成机器人融合定位算法设计、开发、调试和维护][作; 2、参与定位算法相关传感器的性能评估、数据预处理、标定等开开发工作; 3、完成融合定位算法的代码优化和移植工作; 4、负责融合定位算法相关说明文档、技术文档撰写和维护及其他项目性工作的协助。 岗位要求 1、本科及以上学历,计算机、自动化等相关专业

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岗位职责 1、负责图像处理相关算法的研发与优化; 2、负责云处理方案的研发与优化; 3、负责多传感器融合感知方向的研究与落地; 4、负责其他预研类方案的研究与落地。 岗位要求 1、本科及以上学历,有C++编程经验,精通常用算法和数据结构; 2、熟悉Linux编程和常用的调试工具; 3、有室内定位和运动控制开发的实习或

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岗位职责 1. 立体视觉算法研发：负责双目/结构光/ToF/RGB-D 相机的标定、极线校正、时间同步、立体匹配、深度估计、点云生成与滤波；优化深度图质量、精度、帧率及复杂场景鲁棒性。 2. 具身智能感知系统搭建：面向机械臂、移动机器人、人形机器人等场景，研发/集成 SLAM、VIO、手眼标定、6D 位姿估计、抓取、避

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岗位职责 岗位职责： 1. 负责机器人力控制算法开发与优化，包括阻抗控制、导纳控制、力矩控制及接触控制； ​ 2. 负责机械臂、双臂机器人及灵巧手操作算法研发； ​ 3. 开发机器人复杂操作技能（Skill），提升机器人在真实环境中的任务执行能力； ​ 4. 结合视觉感知、运动规划及控

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岗位职责 1、负责具身机器人导航系统研发，包括定位、建图、路径规划、运动控制等模块； 2、基于3D激光雷达、IMU、视觉等多传感器数据，开发机器人自主导航算法； 3、负责复杂室内环境（前置仓、酒店、写字楼等）的地图构建、定位鲁棒性优化及导航性能提升； 4、研究并复现国内外前沿机器人导航算法论文，并结合实际产品需求进行工

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Job Description: 负责自动驾驶端到端目标检测和跟踪模型研发和工程落地 （纯视觉/中融合） 探索使用新的深度学习方法来检测周围环境信息和交通参与者信息，提升实时感知模型的能力上限； 负责车端机器学习模型的性能评估/耗时优化/硬件友好部署； 通过模型优化和数据驱动等方式负责实车测试过程中问题的解决：

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Job Description: 职责范围： 负责3D Occupancy auto-label pipeline研发； 负责车端3D Occupancy算法研发； Job Qualification: 熟悉语义建图，有一定的多视几何基础，基于现有框架优化迭代。 熟悉2D视觉分割，lidar det/seg

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岗位职责 1. 研发面向机器人感知、决策与控制的多模态端到端算法，实现从传感器输入（图像、点云、力觉、关节状态）到底层动作输出的联合学习与实时推理。 2. 设计与实现基于Transformer、扩散模型或模仿学习的端到端运动生成与操作模型，支撑机器人在非结构化环境中的自主导航、抓取与全身协同等任务。 3. 构建大

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岗位职责： 1、负责多目视觉和惯导融合的SLAM算法研发； 2、针对视觉重定位、视觉增量建图、地图更新等相关算法研究； 3、负责语义VSLAM算法研究，并深度融合感知信息和VSLAM前后端； 4、负责VSLAM算法在真实场景部署及算力优化和产品化； 5、参与产品系统集成及跟踪产品算法部署问题并优化。 任职要

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岗位职责 1. 负责计算机视觉相关算法的研发、优化及落地，包括但不限于：图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、3D重建、景深估计、图像检索等方向。 2. 数据整理，模型设计与训练，优化算法性能（精度、速度、资源占用等）。 3. 参与算法在云端或边缘设备（如机器人、无人机）的部署与工程化落地。 4. 跟踪前沿技

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职位描述： 1、负责机器人本体运动控制算法的研究和开发实现,完成机器人运动学、动力学模型的搭建与仿真模拟，优化机器人运动性能； 2、发现和解决算法开发过程中出现的技术问题，根据机器人运动特性为本体/算法协同设计提出建设性意见和改进方向； 3、参与机器人前沿控制技术预研，对相关技术成果资料进行查阅、整理及归纳；

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Job Description: 打造面向自动驾驶的下一代数据与仿真引擎，探索 3D Gaussian Splatting、神经渲染与生成式 AI 在真实道路场景重建、仿真视频生成与闭环评测中的落地应用。 参与从真实路测数据重建、可控场景编辑、动态目标建模，到仿真引擎集成与自动驾驶算法验证的完整链路研发，推动 3D

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Job Description: 1、负责新一代高算力芯片的端到端大模型VLA预研和量产落地。 2、负责一阶段端到端的原型开发、算法验证、功能迭代； 3、负责感知、导航、PnP的多任务训练；负责训练模型的数据分布和模型的评价准出。 4、负责端到端新范式的探索，比如pure sparse架构，diffusion

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Job Description: 负责智能驾驶/ADAS 多传感器标定算法的设计、开发、优化与落地，包括相机内外参标定、相机-车辆标定、Camera-LiDAR 联合标定、多相机标定、在线标定及售后标定等。 负责标定算法核心模块的开发、优化及工程化实现。 负责标定算法的精度、鲁棒性和收敛性能优化，并针对实际道路及

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Job Description: 基于轻图/无图实现场景结构化元素的感知与理解算法，包括但不限于车道检检测，交通信号灯与标识检测，道路拓扑，在线地图生成更新以及红绿灯与车道线拓扑关系感知等； 研发自动驾驶占据格网络、基于AI的多传感器中融感知方案等； 基于E2E 方案的动静态环境感知算法 视觉或图文大模型应用开

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Job Description: 主要工作内容： 模型量化与压缩： 开发并实现前沿技术，对深度学习模型进行量化和压缩，以优化模型在嵌入式芯片上的性能。 基于实验依据在模型精度、大小和推理速度之间做权衡，给出优化方向。 在后训练量化（Post-training Quantization）、量化感知训练（Quan

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Job Description: 1.负责VLA模型方法研发和工程落地，包括但不限于视觉多模态理解、高级指令拆解及多模态policy预测; 2.负责设计高性能上限，具备量产能力的VLA模型算法，对包括但不限于diffusion、VLM等模型算法有实操经验； 3.开发高效离线训练框架，以及可实时运行的在线推理框架，

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Job Description: 负责自动驾驶中端到端模型得设计和开发，包括但不限于两段式端到端、一段式端到端、VLA等 针对车端部署，开展模型算法层面性能优化工作，例如模型量化、蒸馏、算子优化等 负责大模型自动驾驶数据集得自动化挖掘、标注及管理，优化大模型以提升自动驾驶系统得性能 与其他算法、软件、Infra

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