快手交互设计实习生
任职要求
1、本科及以上学历，实习期三个月以上且能1个月内入职的交互设计/工业设计/新媒体设计交互设计方向等相关专业，对认知心理学、用户研究等有一定造诣；
2、有交互设计实习经验，非硬性要求；
3、具有清晰的产品视角，懂得思考设计的价值并能够加以验证…工作职责
1、负责快⼿影像app的交互设计工作； 2、负责项目的设计方案落地及跟进，方案上线效果的评估与验证； 3、沉淀出专业的交互设计文档，包括但不限于竞品分析、用户体验地图、交互流程图等； 4、参与⽤户研究，根据⽤户研究的结果对设计⽅案进⾏优化，持续改进产品体验。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)
1.根据产品需求完成功能需求和竞品分析，针对现有的体验问题进行设计迭代，完成交互原型稿的绘制 2.辅助完善交互文档的撰写，跟进交互功能的实际开发落地 3.辅助梳理各类设计规范文档，协助搭建设计组件库，日常的设计文档维护 4.辅助进行设计效率和流程类工具的设计与搭建，跟进工具的制作落地
1、深入跟踪不同项目、不同环节的用户操作流程，了解用户旅程，并定位效率问题； 2、完善智能体（AI Agent）的功能，迭代产品特性； 3、设计并执行用户访谈、问卷、可用性测试等方法，持续收集一手数据，输出洞察报告； 4、与算法、开发、美术等团队紧密交流，推动问题闭环与方案落地，跟踪效果并反馈改进。
1.与网易游戏雷火各专业团队配合，进行游戏的交互设计，负责需求的原型图和流程图设计 2.协助其他交互设计师工作，如游戏的开发与迭代，落地跟进等 3.自主发掘交互体验问题，并主动优化解决 4.语言本地化相关的游戏内开发优化