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滴滴地图事业部-语义感知 算法实习生

实习兼职技术类地点:北京状态:招聘

任职要求


1.计算机、自动化、电子、数学、人工智能等相关专业本科或硕士在读;
2.熟悉常见的计算机视觉理论和算法,如目标检测、图像分类、图像分割、目标跟踪等;
3.熟悉至少一种主流深度学习框架(如PyTorchTensorFlowKeras等),并有实际项目或课程经验;
4.熟练掌握Python编程,具备良好的代码能力;
5.具备良好的数学基础,熟悉常见的优化算法和概率统计知识;
6.有较强的分析和解决问题的能力,善于独立学习和总结;
7.具有良好的沟通能力和团队协作精神;
8.每周实习不少于4天,实习期不少于6个月优先;

工作职责


1、具备深度学习理论基础,熟悉常见深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)。
2、掌握卷积神经网络(CNN)、Transformer等核心模型架构,了解目标检测、分割等视觉任务的经典算法,具备独立设计和实现神经网络模型的能力。
3、熟悉MapTR、HDMapNet等高精地图构建算法的原理和实现,有智能驾驶场景下视觉感知算法的实践经验,了解BEV(Bird's Eye View)表示和相关算法。
4、加分项:在CVPR、ICCV、AAAI等顶级会议上发表过论文;参与过相关领域的开源项目或比赛并获得较好成绩。
包括英文材料
OpenCV+
算法+
深度学习+
PyTorch+
TensorFlow+
Keras+
Python+
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实习算法类

背景:POI(Point of Interest),即“兴趣点”,是地理信息系统中的重要概念,表示物理世界中的一处地方,可以是一家美食店、一个小区、一栋大楼等。 滴滴国际化POI是广泛应用于国际化出行/外卖等业务 1,利用海量的出行/外卖数据,包括POI时空语义及挖掘,多模态学习,用户行为建模等,提升POI准确/覆盖/丰富 2,使用大模型相关技术能力,结合业务场景,建设POI深度信息/提升POI建设效率

更新于 2025-07-25
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实习技术类

参与滴滴国际化业务搜索引擎优化相关工作,聚焦出行场景,结合大模型的深度学习技术与地理信息领域知识,通过 Query深度解析与地理信息知识融合,探索大模型在地理信息检索领域文本理解应用。包括但不限于: 1,包括通过大模型的理解和泛化能力,实现query结构化理解、纠错改写、query意图分析等任务的统一。 2,搜索结果质量评价:利用大模型完成搜索结果质量打分; 3,相关性模型:对多种类别的召回结果进行统一的相关性计算; 4,探索大模型辅助语义召回、检索排序模型的优化迭代。

更新于 2025-07-23
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实习技术类

职位描述 1) 参与地图搜索在线架构的设计与研发工作 2) 参与地图搜索在线服务系统的性能诊断与调优改造,提升服务的性能指标 3) 参与高并发架构机制、稳定性工程、数据流系统研发、保证搜索系统全面的高可用性 4) 参与机器学习与深度学习模型的在线工程化实现,提升检索智能化水平

更新于 2025-05-20
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实习技术类

参与盖亚校企合作项目,负责基于图像识别道路封闭场景的技术探索

更新于 2025-08-27