一、公司简介
盈赛科技（珠海）有限公司是香港盈盛资讯科技有限公司（DataInsights Limited）拟在珠海成立的全资子公司。盈盛总部设立在香港科技园，现在广州、澳门和珠海等多个地方设有分公司和办事处。公司专注于大数据和人工智能软件及生态平台，致力于解决不同行业利用人工智能和物联网科技的技术痛点，创新商业模式，为传统行业插上高科技的翅膀，进一步增强企业竞争力。注重行业人工智能业务需求的洞察以及提供有竞争力的解决方案，以及确立了发起行业数字改革和运营优化的目标，帮助行业实现数字经济生态下的高新技术价值，赋能数据驱动的高效工业运营。让不同行业能够利用人工智能和物联网技术解决行业痛点，颠覆行业营运和效益，增强企业在全球数字经济中的参与和竞争能力。
公司重点业务包括为机构和企业提供大数据分析、人工智能、物联网和区块链等方面的产品、解决方案和服务，帮助机构和企业优化营运、提高效益和转型升级与创新，从而在复杂多变的商业环境中获得领先的竞争优势。
典型的项目包括机场传送带预测性维护、大型商场电梯预测性维护、智能工厂生产线预测性维护、智能工厂设备参数自动调优、基于NLP的银行业风控、基于NLP的汽车制造业知识提炼、基于行为识别和预警的巡逻机器人、基于图像识别的仪表抄录机器人、基于人脸识别的新一代门禁和会议场地管理系统、基于区块链的高效安全自动交易平台等。
公司的建设目标是依托粤港澳大湾区，深入大湾区六大产业，结合每个产业各自的特点，与行业专家深度合作，试点示范，推动产业链发展。在实践中实现人工智能等高科技的价值创造。我们现已在医疗、建筑、法律、金融以及工业制造等多个领域取得成功，助推传统企业转型升级和创新。
目前公司业务扩展迅速，诚征人工智能相关方面的英才加盟。公司能够为有志在人工智能领域发展的人才提供优秀的学习机会和发展平台，提供有竞争力的薪资和良好的福利保障。
二、招聘信息
一、 招聘岗位
1. 岗位说明
1) UI
岗位职责：
1. 负责可视化产品、WEB、APP等产品的网页、系统UI设计；
2. 参与项目前期界面UI研究、交互与视觉设计；
3. 设定产品的整体视觉风格和UI设计（界面和图标）；
4. 参与用户体验设计、流程设计的制定和优化；
5. 时刻关注设计行业的最新动态，在产品设计中保持持续创新；
6. 参与开发团队进行业务系统开发的建议、讨论、设计与实现；
7. 及时、高效完成公司交予的各种任务，以及处理公司交予的其他相关事务；
8. 有人工智能、区块链、大数据等相关行业经验优先考虑。
任职要求：
1. 专科以上学历，设计、美术、人机交互、工业设计相关专业，2年以上相关工作经验；
2. 具备良好的审美能力、深厚的美术功底，较强的平面设计和网页设计能力；
3. 熟悉交互设计方法及流程，能够独立完成整个设计过程；
4. 会DIV+CSS、HTML的代码编写，具备以用户使用体验为思想，对产品交互设计和用户体验有敏锐的把握能力；
5. 熟练使用Photoshop、Flash、Illustrator、CorelDraw、Axure等设计工具；
6. 自觉、主动、积极完成工作，有创造性，有责任心，有团队协同完成精神，有良好的工作态度和心态，善于同他人沟通。
2) 软件工程师（机器视觉）
岗位职责：
1. 利用深度学习技术进行前沿人工智能技术研发；进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识图谱等技术的研究；
2. 负责深度学习，强化学习平台的选型，框架搭建，开发及优化
3. 开发图像处理(Computer Vision)应用系统，负责模型算法的工程化实现、服务接口的实现。
任职要求：
1. 大学以上学历，硕/博士优先，计算机、应用数学、物理专业优先；
2. 具有OpenCV等常用工具使用经验者优先；
3. 熟悉深度神经网络的常用模型（CNN、RNN、RCNN、GAN等），并能够将其应用特定场景中；熟练掌握常用的统计机器学习算法（神经网络、逻辑回归、决策树、SVM、Boosting等）
4. 具有熟练的编程能力，熟悉Java或Python、主流开发框架，有大型项目的开发经验和工作能力。
5. 有机器学习的算法基础和经验优先，熟练使用Caffe2、Theano、Tensorflow等任一种主流的深度学习框架优先。
6. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，责任心强，刻苦敬业，对专业领域和新鲜事物抱有喜爱学习、大胆创新的态度，有英文阅读能力。
3) 软件工程师（NLP）
岗位职责：
1. 基于业务场景，提供人工智能解决方案；
2. 用自然语言处理技术和语义分析方法实现相关模型的建立与实践；
3. 构建用户画像、知识图谱；
4. 人工智能前沿问题的探索与研究。
任职要求：
1. 大学以上学历，硕/博士优先，计算机、应用数学、物理专业优先；
2. 至少3年或以上相关工作经验，熟练使用Java、Python等语言以及相关软件开发工具和应用库与工具包；
3. 有Tensorflow, Caffe2, Theano等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先；
4. 熟悉面向文本的CNN、RNN、LSTM、Sequence to sequence、GAN等模型者优先；
5. 熟悉大规模知识挖掘、表示、推理、建模及应用者优先；
6. 熟悉Word2Vec、Doc2Vec等embedding模型及应用者优先；
7. 熟悉OpenDial、KBQA、IR-based QA、RDF等技术者优先；
8. 掌握数据分析、概率论、数理统计、数学建模等方面的基础知识和经验，并在以下一个或多个领域有相关专长：自然语言处理、知识与推理、视觉分析、语音识别、多模态异构性大数据分析；
4) 软件工程师（数据挖掘/大数据）
岗位职责：
1. 应用算法、统计模型和机器学习方法与工具，进行探索性数据挖掘，建立评分模型、预警模型等，不断挖掘新的属性并据此产生创新的应用；
2. 与开发、技术、市场、产品等团队密切合作，提供数据分析、挖掘、建模等相关支持，共同完成基于大数据及人工智能技术的产品研发；
3. 与产品团队配合，能够对试验结果完成多维度分析
任职要求：
1. 大学以上学历数学、物理、统计、计算机、计量经济等相关专业硕士以上学位，博士优先；
2. 3年及以上数据工作经验，对数据算法的把握及前瞻性，有行业分析建模经验者优先，有海外数据工作或学习背景优先；
3. 熟练掌握数据挖掘分析工作方法论，除数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法的编程实现（多元线性回归法，决策树，PCA，FA，贝叶斯信念网络，聚类，神经网络，SVM等）；
4. 具备处理大数据的能力，具有机器学习、数据挖掘经验，熟练运用相关统计分析工具，熟练掌握Python/Java/R/Scala/Spark等；
5. 具有网络爬虫、大数据分析如Hadoop, Spark, Elasticsearch等使用经验者优先；
6. 具有良好的逻辑推理，对解决具有挑战性问题充满激情，具备优秀的团队合作协助精神，对专业领域和新鲜事物抱有喜爱学习、大胆创新的态度，有英文阅读能力。
2. 工作地点：珠海市高新区大洲科技园/珠海市高新区金唐路1号港湾一号
二、 实习岗位
1. 工作任务说明
1) 缺陷检测
任务简介：缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用先进的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。
任务背景：目前很多制造业中，在产品最后出厂时，都必须经过人工检验产品是否有缺陷，是否符合质量要求，只有通过了人工检验，才能将产品输出到市面上。若是能用机器对产品进行缺陷检测，则可以大幅度减少人工成本，并且可以提高其检测的速度，也减少因人工的误判而导致流通到市面上的缺陷产品。
任务内容：
对工件的表面缺陷进行相关检测，并给出相应结果；
1. 表面检测：裂痕、碎裂、空洞、色差等
2. 缺失检测：零件缺少，包装缺少
3. 规范检测：零件安装错位
应用到的知识：Python/C++、Opencv、机器学习、机器视觉
2) SLAM
任务简介：什么是SLAM?机器人在未知环境中，要实现智能化需要完成三个任务，第一个是定位(Localization)，第二个是建图(Mapping)，第三个则是随后的路径规划(Navigation)。
任务背景：一个机器人也好，无人汽车也好，其中最核心，最根本的问题有四个，定位技术(Localization), 跟踪技术(Tracking), 路径规划技术(Path Planning), 还有就是控制技术(Controlling)。 而这四个问题中的前三个，SLAM都扮演了最核心的功能， 其意义，打个比方，就像移动互联网时代中，wifi和3/4G数据传输技术对手机的意义，是一样的。扮演一个最核心，也是最不可或缺的角色。
任务内容：
1. 视觉模块，利用单目，双目，激光雷达等获得机器人的RGB图像，深度图像
2. 定位问题，将视觉模块捕捉的信息，来对机器人进行定位，确定机器人位置，求解相机的相对姿态，视觉特征等
3. SLAM中的优化方法，使用一种g2o的图优化库或者ceres来进行优化定位中会出现的误差问题
4. 闭环检测，当机器人回到相同位置时，该如何比对相同帧
应用到的知识：
? 射影几何的一些内容相机模型，单视几何，双视几何和多视几何
? 视觉特征，如 SIFT，ORB、BRISK、SURF等。
? 三维空间的刚体运动
? SLAM中的优化方法，g2o的图优化库或者ceres
? 概率、Linux知识、Ros知识、Python、Opencv、Slam开源代码
3) 仪表/表盘的数字字符自动识别
任务简介：通过识别仪表/表盘的图像，获取其中的数字字符。并通过一定的界面配置，以便后续对数据的利用。
任务背景：仪表读数在工业和控制领域应用非常广泛，但是对于机械式仪表，由于没有提供数据传输的接口，目前只要是以人工抄表读数为主。而人工抄表的方式，会耗时耗力，速递低下，存档不便等问题。本任务便要实现机械师仪表抄表的自动化。
任务内容：
1. 仪表表盘图像的预处理，对其进行灰度化，滤波，二值化，字符校正
2. 数字字符的识别和校验
3. 针对各种情形的优化，如小数点识别，不同规格的表盘等
4. 界面配置：给予获取的数据名称与单位。如从电表获取的数据，命名为用电量，并给予单位：度/千瓦时，并以可视化界面展示。这个界面尽可能做成可配置形式，以便修改配置。
应用到的知识：图像处理库，如Opencv等、Python/c++/java、OCR
4) 时间序列分析
任务简介：时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。
任务背景：时间序列分析是定量预测方法之一。它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等)，统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。
任务内容：
1、使用数据：international-airline-passengers.csv，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1mi7dp6w
2、导入数据。
3、预处理，包括格式转换、平稳性检验、白噪声检验、差分计算、ACF、PACF计算等。
4、确定模型参数，模型训练。
5、模型拟合误差计算。
6、结果展示，包括图表、模型参数、模型拟合误差等。
应用到的知识：格式转换、平稳性检验、白噪声检验、差分计算、ACF、PACF计算等
5) 区块链Fabric
任务简介：利用Hyperledger Fabric实现一个易腐食品区块链网络。
任务背景：区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。
任务内容：
1. 区块链部分，利用fabric框架构建区块链网络，其中包括多种参与角色和数个智能合约，并实际部署。
2. 后台部分，与区块链网络进行交互实现权限认证、数据交换等。
3. 前端部分，基本界面ui，提供可操作的界面供用户使用和查看区块链网络。
应用到的知识：go语言、JavaScript、nodejs、Linux基本操作、docker、区块链基础知识、HyperledgerFabric、Html、css、HyperledgerComposer
6) 简单知识问答
任务简介：利用现有的RDF知识库，建立一个简单的知识问答系统，能够识别用户的问题，在知识库中查找并返回答案。
任务背景：问答机器人是人工智能最广泛的应用之一，知识问答是问答机器人的终极版本（精准问答），如用户问：“姚明身高多少？”，能够返回精准的回答“226CM”，而不是返回一个或多个包含结果的页面。利用知识图谱技术还能做一定的推理过程，如已知：盈盛智创是一家人工智能公司，可推理出：盈盛智创是一家高科技企业。
任务内容：
1. RDF的增删改查操作
2. 了解简单的知识推理过程
3. 用户问题的意图挖掘（分类）
4. 将用户提问内容进行在RDF库中进行查询
5. 组织结果并返回给用户
应用到的知识：Java语言基础、RDF/OWL、自然语言处理基础知识、命名实体识别、Word2Vec
3. 实习岗位的基本要求
1. 本科及以上学历，计算机、电子、自动化、数学等相关专业
2. 有编程基础者优先
3. 每周出勤至少3天，实习时间连续3个月以上
三、联系方式
地址：珠海市高新区大洲科技园/珠海市高新区金唐路1号港湾一号
邮箱：hr@datainsights.biz
电话：+86-20-34328776
