[北京五道口] [14薪] 打造自动驾驶大脑的Momenta公司招聘啦,赶快上车吧~

关于 Momenta:

Momenta,致力于打造自动驾驶大脑。

这里有世界顶尖的深度学习专家、图像识别领域先进框架 Faster R-CNN 和 ResNet 的作者、ImageNet 2015、MS COCO Challenge 2015 多项比赛冠军,NOI、ACM 金牌选手们,带你玩转各类比赛、各大学术会议;

有来自清华、北大、中科大、MIT、微软亚研的小伙伴们,强大的技术团队与浓厚的学习氛围,让你身处其中快速成长;

有诸多学术业界大牛一起开车一起飞,扁平化的管理、小组 mentor 制、遇到问题喝杯咖啡随时交流沟通;

公司成立于 2016 年 9 月,地址在清华东门外东升大厦。

目前在飞速壮大中,欢迎更多小伙伴的加入。

现招聘

Android开发工程师(全职)

薪酬区间:25w-40w/

职位描述:

  1. 负责辅助驾驶安全硬件产品上的Android应用开发
  2. 处理camera上报的视频流,图形绘制
  3. 持续改进代码与架构

任职要求

  1. 985/211本科以上学历,计算机或电子相关专业,对人工智能在行业中应用有热情
  2. 2年以上 Android 开发经验,熟练掌握Java/C++语言
  3. 熟悉android异常处理,oom处理,常规的性能优化工具
  4. 良好的代码风格,结构清晰,可维护性强
  5. 有成熟的已发布上线的移动应用
  6. 做过视频相关应用优先,熟悉视频采集、播放、编解码优先
  7. 有Github开源项目优先

简历投至: talentoverflow@momenta.ai


Android 测试工程师(全职)

薪酬区间:20w-30w/

职位描述:

  1. 制定项目测试方案与计划,编写完整测试用例
  2. 搭建相关测试环境
  3. 执行测试任务,包括必要的场测任务
  4. BUG 的录入与跟踪维护,协助开发解决问题
  5. BUG 验证,输出测试报告及质量评估报告,风险预警

任职要求:

  1. 本科或以上学历,2 年或以上移动项目测试经验
  2. 能独立编写各类完整测试方案,如 app 测试,ROM 稳定性测试等
  3. 熟悉 MTK 或其它平台厂商测试工具链者优先
  4. 熟悉完整 ROM 各类测试报告类别者优先
  5. 熟悉各类软件(包括非 Android)白盒黑盒自动化测试方法者优先
  6. 能独立编写各种测试脚本优先

简历投至: talentoverflow@momenta.ai


后台开发工程师(全职)

薪酬区间:20w-40w/

职位描述

  1. 负责公司内外部服务的开发工作
  2. 参与搭建公司大数据整套解决方案
  3. 参与自动化运维平台及工具开发

任职需求

  1. 计算机相关专业背景,优秀的编程基础,熟练掌握数据结构与算法
  2. 熟悉 Python / Ruby / Node.js 中的任何一门语言
  3. 熟悉 RESTful 框架,掌握至少一种 Web 开放框架, 如 Django, Flask, Rails
  4. 熟悉 Git 与 Git Workflow
  5. 熟悉 Linux 开发环境,熟悉 MySQL, Redis, Mongodb
  6. 熟悉 Web 前端构架,有前端开发经验优先
  7. 有 AWS、阿里云等云平台构架经验者优先
  8. 如果可能请附带 Github / StackOverflow 社区账号

简历投至: talentoverflow@momenta.ai


C++软件开发工程师( 全职 )

薪酬区间:15w-30w/

职位描述

  1. 负责公司数据系统的桌面客户端开发工作
  2. 参与搭建公司大数据整套解决方案
  3. 参与自动化运维平台及工具开发

任职需求

  1. 计算机相关专业背景,优秀的编程基础,熟练掌握数据结构与算法
  2. 有跨平台桌面软件开发经验,有Qt/wxWidget开发经验优先
  3. 熟悉 Git 与 Git Workflow
  4. 熟悉 Python / Ruby 等至少一种脚本语言
  5. 熟悉 MySQL, Redis, Mongodb优先
  6. 如果可能请附带 Github / StackOverflow 社区账号

简历投至: talentoverflow@momenta.ai


在这里:

  • 定期内部培训、浓厚的研发氛围、超高的清北占比、各路大神随时撩
  • 有竞争力的薪资,丰厚的期权奖励
  • 不打卡,弹性工作制
  • 一日三餐、零食、饮料、下午茶是标配
  • 担心吃太多发胖?公司楼下免费健身房等你来
  • 丰富的活动,集体出游、桌游、健身、吃草、吸猫······

2016年11月

2017年2月


2017年9月


高大上的前台


乐高墙


新人入职大礼包


钢铁侠

想成为我们的一员?赶快投递简历吧~

简历投至: talentoverflow@momenta.ai

标题请参照:“ 掘金+姓名+职位” 的格式编辑


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转载于:https://juejin.im/post/59bb69fd5188257e764c7e73

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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