小红书大模型应用运营实习生

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. 建设AI内容风控体系，应用NLP/CV/多模态算法能力进行内容理解，结合商业化广告审核场景，构建内容风险标签体系，降低内容违规风险 2. 负责NLP/CV/多模态相关算法研发，面向但不限于：多模态检索、细粒度分类、目标检测、语义理解、大模型等等； 时刻follow与探索前沿技术（以上方向擅长一个即可）

1、协助负责AI大模型在快手电商广告的应用，利用大模型内容理解、AIGC视频生产等技术能力，提升客户全链路投放效率、用户C端转化效率； 2、与各业务方沟通，包括运营、研发、算法、测试等，能够独立完成PRD设计，推动迭代升级及产品化功能落地，并进行效果评估总结； 3、对数据有敏感度，具备数据分析能力，根据已有的数据判断产品后续更新迭代的方向。

1、主要负责可灵平台创作功能用户体验策略算法优化，帮助提升可灵平台用户留存、营收等核心指标； 2、参与大规模机器学习、深度学习领域技术研发工作，包括但不限于多模态、大模型SFT等算法研发； 3、参与搭建可灵平台在线学习策略算法系统，快速处理海量用户数据，提升算法性能，满足高并发、高时效性和可靠稳定性； 4、和产品、运营等团队合作，共同优化可灵社区生态，提供给用户更好体验，满足用户视频内容生产与消费、社交互动等多维需求。