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岗位1：AI医疗
岗位职责
1、参与已临床应用的患者服务平台算法研发与系统维护；
2、研究数据受限场景下的多模态医学信息提取、预测与时空建模；
3、研究模态缺失条件下的医学影像分类/分割，分析不同模态/模型组合下的性能表现。
任职要求
1、大三以上本科优先；
2、专业包括但不限于计算机、电子通信、自动化或相关专业；
3、熟悉大模型训练与微调流程；熟悉多智能体架构设计；精通dify等常用低代码平台使用；精通Python及常用深度学习框架；对前沿深度学习算法有复现和应用经验者优先考虑；
4、保证实习期 ≥6 个月，每周≥3 天；优先考虑 ≥1 年实习者。
岗位2：低空感知AI算法
岗位职责
1、面向复杂电磁环境（多径、窄带/宽带干扰、频偏/时偏、动态 SNR 等）设计并实现可快速自适应的无人机信号监测算法，支持在新环境中以少量数据与短时间完成参数自适应与模型校准；
2、构建电磁环境仿真与回放平台（含信道建模、干扰注入、频偏/采样偏差/时钟漂移等失真），建立可复现实验基准与指标；
3、针对在线/连续学习场景，设计灾难遗忘抑制与稳定性保障机制，保证实时监测精度与时延。
任职要求
1、大三及以上本科优先；计算机、电子信息、通信工程、自动化等相关专业；
2、了解深度学习训练与微调流程，熟悉 Python 及至少一种主流框架（PyTorch/TensorFlow/JAX 其一）；
3 、具有一定时频信号处理基础（同步、频偏/时偏估计、信道均衡、谱分析），理解 OFDM/扩频等体制；
4、保证实习期 ≥6 个月，每周 ≥3 天；优先考虑 ≥1 年实习者。
岗位3：低精度训练推理框架
岗位职责
1、紧跟国内外低精度网络训练与推理领域动态，分析评估前沿算法的优势与局限；
2、深入探究低精度模型训练问题，设计并研发优化级收敛保证的低精度模型训练框架；
3、针对极低精度模型的计算特点开展推理算子优化研究，设计并研发精确而高效的CPU/GPU计算内核。
任职要求
1、大三以上本科优先；
2、专业包括但不限于计算机科学、电子信息、自动化或其他相关专业；
3、熟悉大模型训练微调的流程与量化推理的细节；熟悉CPU和GPU的架构特点与差异；精通C/C++或CUDA、Python及常用的深度学习框架；
4、保证实习期 ≥6 个月，每周≥3 天；优先考虑 ≥1 年实习者。
岗位4：网络协作感知算法
岗位职责
1、面向通信感知一体化网络，紧跟当前国内外研究现状，复现并评估现有通感算法的性能
2、面向异构的通感一体化组网架构，研究多基站协同的通感优化算法，实现算法性能评估
任职要求
1、大三以上本科优先；
2、专业包括但不限于计算机、电子信息、通信工程、自动化或其他相关专业；
3、熟悉通信与感知的数学建模，有一定数学优化基础；了解通感优化算法者优先考虑；
4、熟悉 Matlab 编程；熟悉Python编程并了解前沿的深度学习算法者优先考虑；
5、保证实习期 ≥6 个月，每周 ≥3 天；优先考虑 ≥1 年实习者。
岗位5：嵌入式开发
岗位职责
1、根据项目需求，使用esp32系列单片机完成相应功能开发；
2、根据项目需求，完成元件选型；
3、根据项目需求，完成PCB绘制，打样，调试；
4、完成项目进度文档撰写。
任职要求
1、大三以上本科优先；
2、专业包括但不限于计算机、电子通信、自动化或相关专业；
3、熟悉esp32系列单片机开发流程，有绘制相关PCB经验；
岗位6：智能体网络系统优化
岗位职责
1、计算高效的智能体节点推理算法研究；
2、协作高效的智能体网络调度方法研究；
3、服务可靠的智能体网络优化方法研究。
任职要求
1、大三以上本科优先；
2、专业包括但不限于计算机、电子通信、自动化或相关专业
3、具有扎实的算法和编程基础（如Python、C++等）；了解基本的人工智能领域知识（如LLM、智能体等）；了解基本的计算机系统知识（如操作系统、体系结构等）；接触过常见的开源AI Infra架构（如vLLM等，加分项）
4、保证实习期 ≥6 个月，每周≥3 天；优先考虑 ≥1 年实习者。
岗位7：多模态智能体算法
岗位职责
1、参与多模态智能体核心算法的研发与优化，涵盖视觉、文本等信息融合建模与决策生成；
2、探索基于大语言模型的智能体行为设计，实现任务规划、记忆管理、多智能体协作等高级认知功能；
3、开展目标检测、图像识别、小样本学习等计算机视觉任务的算法优化与泛化能力研究。
任职要求
1、大三以上本科生优先；
2、专业包括但不限于计算机、人工智能、电子信息、自动化或相关专业；
3、 熟练掌握 Python 编程语言，熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），具备独立完成模型训练与调试的能力；
4、对计算机视觉、自然语言处理或大模型技术有扎实理解，具备目标检测、图像识别、文本生成或多模态理解等相关项目经验者优先；
5、熟悉 Transformer 架构及其在多模态（CLIP、BLIP）中的应用，了解扩散模型（Diffusion Model）或提示工程；
6、 有使用大语言模型 API 或开源模型构建多智能体系统（Multi-Agent System）实践经验。
7、保证实习期 ≥6 个月，每周≥3 天；优先考虑 ≥1 年实习者。
岗位8：智慧养护大模型
岗位职责
1、构建基于LLM的道路养护决策基准（benchmark），涵盖养护知识问答、道路病害识别与分析、病害级与路网级养护决策等任务，建立标准化评测体系；
2、研发融合结构化数据与文本信息的道路养护决策算法，探索知识注入、推理增强与多模态信息融合机制；
3、参与开发道路智慧养护与管理系统，集成决策模型，实现道路状态分析、维修方案生成与辅助调度决策。
任职要求
1、大三以上本科优先；
2、计算机、电子信息、通信工程、自动化等相关专业；
3、了解深度学习训练与微调流程，熟悉 Python 及至少一种主流框架（PyTorch/TensorFlow/JAX 其一）；
4、具有系统性的软件工程与测试经验者优先，能够在科研与工程结合的场景中开展模型开发与系统实现工作；
岗位9：分布式信号处理
岗位职责
1、分布式协同架构与信息融合：研究面向未来通信（6G）的多节点、分布式协同感知与通信架构。设计与实现高效、鲁棒的信息融合算法，解决分布式网络中的数据对齐、信道一致性与协同决策等关键问题，突破单点系统的性能瓶颈；
2、 基于灰盒的智能收发机设计：将深度学习（黑盒）与传统通信物理层模型（白盒）相结合，探索“灰盒”收发机设计新范式。构建数据驱动与模型驱动混合的信号处理链路，实现对信道损伤、硬件非理想性的端到端智能补偿与自适应优化；
3、新一代信道估计算法与波形设计：面向超大规模天线（XL-MIMO）、高动态及通感一体化场景，研究并设计新型的信道探测与估计算法。探索创新的导频/波形结构，旨在以最低的开销实现最高的信道状态信息（CSI）获取精度，为高阶通信技术奠定基础；
4、通信核心算子硬件加速：分析通信物理层（如：信道编解码、FFT、信道估计）的关键计算算子，并研究其在异构计算平台（GPU/FPGA）上的性能瓶颈。设计与实现软硬件协同优化方案，利用并行计算、流水线设计等技术，实现关键通信算法的十倍乃至百倍加速。
任职要求
1、 硕士在读及以上，或者有扎实基础的大三本科生；
2、通信工程、电子信息、计算机、自动化等相关专业；
3、 机器学习/深度学习： 精通深度学习理论与训练、微调、优化流程，熟练掌握 Python 及至少一种主流框架（PyTorch/TensorFlow/JAX），有轻量化网络设计或联邦学习框架（如 FATE, Flower）使用经验者优先；
4、通信与信号处理： 具备一定的无线通信与信号处理理论基础；
5、具备优秀的逻辑思维、学习能力和团队协作精神；
6、保证实习期 ≥6 个月，每周 ≥3 天；优先考虑 ≥1 年实习者。
加分项
信息学奥赛、ACM 编程竞赛获奖者
良好的数学功底
有相关领域研究经历
预期收获
科研训练
项目经验
论文/专利
推荐机会
科研津贴
申请方式及工作地点
上海嘉定
有意向者请以“NaMI+岗位名称+姓名+专业+学校”为标题发送以下材料至ssni@tongji.edu.cn。包括:
1）个人简历;
2）以往的项目总结及代表性项目介绍；
3）注明能够开始实习的日期及时长、实习方式 （线上/线下）。
如何申请？
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