logo of didi

滴滴地图事业部-交通大数据(1)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、具备深度学习理论基础,熟悉常见深度学习框架(如PyTorchTensorFlow);
2、掌握卷积神经网络(CNN)、Transformer等核心模型架构;
3、了解SfM/SLAM相关算法,掌握相机内外参求解、图像重定位、深度估计等基础原理;
4、有较强的动手能力,能够根据项目需求快速实现实验功能;
5、加分项:了解VGGT等端到端三维重建模型,了解colmap等三维重建工具,了解BEV表示和相关算法

工作职责


1、参与三维重建、视觉定位相关算法开发,实验测试;
2、参与视觉重定位相关项目研发,协助算法迭代、实验设计、数据分析等工作;
3、调研三维重建大模型相关前沿进展
包括英文材料
深度学习+
PyTorch+
TensorFlow+
CNN+
Transformer+
SLAM+
算法+
相关职位

logo of didi
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
logo of didi
实习技术类

岗位职责 1.协助进行交通安全相关的大数据分析,支持安全运营和策略优化; 2.基于交通大数据,研究和挖掘安全风险特征,分析用户行为并提供数据支持; 3.协助搭建交通安全数据监控和分析工具,支持业务团队实现风险预警和干预; 4.编写数据分析报告,展示分析结果并提出优化建议; 5.协助团队完成数据的清洗、整理、可视化等相关工作; 6.跟踪和学习与交通安全、数据分析相关的前沿技术,探索新的方法和工具。

更新于 2025-09-17
logo of didi
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
logo of didi
实习技术类

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。

更新于 2025-06-10