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PyTorch、TensorFlow）； 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…
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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+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
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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北京
实习算法类
1、从事交通场景下的场景理解、目标检测与识别 2、从事机器学习基础框架的优化和改进 3、将相关应用场景中的问题转化成数据模型或者科学问题，并尝试提出解决方案。
更新于 2026-04-06北京
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北京