地平线感知算法实习生
实习兼职算法序列地点：上海状态：招聘
任职要求
1、计算机、机器人等相关领域在读研究生，具备扎实的理论基础、代码能力和研究能力 2、对基于视觉及LiDAR多传感器融合的感知算法技术方向有较深入的了解和实践经验 3、熟练使用C++/Python等领域主流编程语言，熟悉ROS/ROS2框架 4、熟悉常见机器学习算法及模型，掌握至少一个深度学习框架(TensorFlow, PyTorch...) 5、良好的沟通能力、团队协作精神以及较强的英文技术写作能力 6、每周实习≥4天，3个月以上 加分项 - 具备相关领域的实际操作/研发/部署经验，参与过相关竞赛 - 可以实习6个月及以上
工作职责
1、参与工业机器人感知算法开发 2、协助工业机器人感知功能集成及调试 3、负责感知功能相关文档和专利编写
包括英文材料
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
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Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
ROS+
https://www.youtube.com/watch?v=92Zz5nnd41c&list=PLk51HrKSBQ8-jTgD0qgRp1vmQeVSJ5SQC
https://www.youtube.com/watch?v=HJAE5Pk8Nyw
Ready to learn ROS2 and take your robotics skills to the next level?
https://www.youtube.com/watch?v=MWKnMPX0Yjg&list=PLU9tksFlQRircAdEplrH9NMm4WtSA8yzi
Do you want to know more about ROS the Robot Operating System?
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
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Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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.
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.
相关职位
实习
1. 机器人感知算法的数据处理，模型训练和优化； 2. 完善数据质量、模型性能评估体系，建立能够覆盖实际场景的评测系统； 3. 搭建自动化数据标注，数据生产闭环系统。
更新于 2025-07-01
实习
1. 负责自动驾驶业务场景下的感知算法研发，调研跟进前沿算法，辅助业务落地，包括但不限于： a）激光雷达3D多任务感知，如3D Object Detection，3D Semantic Segmentation， 3D Occupancy Flow Prediction, EndToEnd, World Model等； b）BEV视觉感知和前融合算法，如BEVDet，BEVFusion，Occupancy Network等； c）感知全链路研发，如跟踪，多传感器融合等； 2. 负责自动驾驶数据算法研发，助力数据自动化生产和4D真值构建，包括单不限于： a) SLAM/SFM算法研发； b) 基于Deep Learning的MonoDepth/Multi-View Stereo算法研发； c）NerF相关算法研发； d）大模型AIGC、LMM、NerF、3D Gaussian生成等技术研发； 3. 将相关结果总结沉淀，发表高水平论文 。
更新于 2025-05-07
实习算法研究
1. 设计、开发和优化自动驾驶系统中的静态元素BEV感知算法（包括车道线检测、停止线、地面箭头、车位等元素）； 2. 参与大规模自动驾驶数据集的处理及管理，进行数据前处理或模型后处理工作； 3. 配合产线相关标注工艺工作，标注工具改进等工作事项。
更新于 2025-06-04
