滴滴车队业务中台-产品与用户运营实习生

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. 熟悉海运市场动态，及时掌握船司政策变动、海运运价、舱位、航线变化信息，为业务决策提供支持； 2. 负责海运运力的采购工作，包括但不限于船公司、货代、车队、报关行等供应商的甄选、谈判、招投标及合同签署； 3. 根据平台海运产品的时效要求，制定合理的海运舱位计划，合力进行配舱安排，协调拖车和报关资源，确保运力的稳定性和履约交付时效达成； 4. 维护与供应商的良好合作关系，协调各方资源，处理海运过程中出现的异常突然问题，确保货物安全准时到达； 5. 定期对采购数据进行分析，优化采购流程，提升采购效率，降低采购成本。

-負責自動駕駛車輛在實際道路的路測/路跑/接待/主駕運營/地勤/副駕/項目等任務過程中，在主駕進行安全預判及有效干預，進行風險提示和預警；保障車輛和車內外人員安全員，提高用戶信任度，降低道路事故風險 -負責在執行地勤/接待/運營/測試/項目等任務過程中路面保障，為自動駕駛車輛提供沿線安全疏導、行車保護以及突發情況現場處置 -負責自動駕駛車輛、安全車等出車前檢查/功能測試/載人測試及運營/專項體驗/嘉賓服務等任務指標 -負責駕駛安全車，並在測試及運營過程中保障自動駕駛車輛主車的安全員，與執行自動駕駛主車安全員保持有效溝通，在異常情況下及時以主車採取保障措施 -負責自動駕駛車輛及日常保養、基礎維護、車內整潔及材料齊 -負責完成車隊所在城市各區域安排的任務，包括但不限於：自動駕駛車輛臨時接待工作，參與崗位培訓等 -負責所管轄車輛及區域初期階段突發安全事件現場證據留存、現場秩序維持、合法移除現場、客服中心及乘客等溝通及應急事件處理等相關事項 -負責自動駕駛車輛在測試及運營過程中遇到的各類問題並進行記錄及反饋上報，促進技術進步 -負責自動駕駛車隊項目方安排的其他支持工作等

-负责云舱车队运营调度、现场响应与突发事件处理，保障运营稳定 -负责城市车辆和车队实时状况应对，推动运营效率提升，规避安全风险 -参与车队人员管理，协助属地组长/带班长提升上线率、执舱率及安全执行力 -跟踪运营数据，推动问题闭环和流程优化 -就现场运营情况、人员状态、重点问题等进行每日汇总与反馈，确保信息及时上报、决策精准落地 -支持测试路线优化、行为分析等运营相关工作