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地平线视觉深度学习算法数据实习生(静态要素方向)

实习兼职算法序列地点:北京 | 上海状态:招聘

任职要求


1、计算机视觉模式识别机器学习、电子信息、机器人等相关专业的硕士/博士在读;
2、掌握一种以上的深度学习训练框架(Pytorch, MXNet, Tensorflow…);
3、深入了解数据结构算法、代码优化和大规模数据处理等相关知识;
4、精通 C/C++Python 编程;
5、每周实习时间至少3天,实习时长至少3个月优先。

期望地:上海张江/北京

工作职责


1、负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发,包含交通灯、标识牌检测等空中要素检测工作;
2、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地,如模型优化、评测体系化构建、case迭代等;
3、掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路,并伴随业务开展持续优化;
4、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力;
包括英文材料
OpenCV+
模式识别+
机器学习+
深度学习+
PyTorch+
MXNet+
TensorFlow+
数据结构+
算法+
C+
C+++
Python+
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实习算法序列

1、负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发,包含交通灯、标识牌检测等空中要素检测工作; 2、探索2D\3D的检测,以及时序和多传感器融合算法; 3、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地,如模型优化、评测体系化构建、case选代等; 4、掌握教据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路,并伴随业务开展持续优化: 5、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力;

更新于 2025-02-21
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实习算法序列

1、负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发,包含交通灯、标识牌检测等空中要素检测工作; 2、探索2D\3D的检测,以及时序和多传感器融合算法; 3、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地,如模型优化、评测体系化构建、case选代等; 4、掌握教据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路,并伴随业务开展持续优化: 5、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力;

更新于 2025-10-14
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实习算法序列

1、探索vla模型在复杂路口的场景理解能力以及对下游决策模块的提升; 2、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地,如模型优化、评测体系化构建、case迭代等; 3、掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路,并伴随业务开展持续优化; 4、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力;

更新于 2025-09-28
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实习算法序列

1.负责城区/高速NOA场景下的感知算法研发,包含车道线、道路边界、地面箭头等路面静态要素检测工作; 2.探索先验地图前融合算法来提升遮挡、复杂路口以及超视距区域感知能力上限; 3.探索LLM和检测模型结合提高道路场景理解能力; 4.负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地,如型优化、评测体系化构建、case迭代等; 5.掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路,并伴随业务开展持续优化; 6.掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力。

更新于 2025-01-17