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高德地图交通算法实习生-课题研究型(大云图)

实习兼职高德研究型实习生地点:北京状态:招聘

任职要求


岗位要求:
1. 计算机、人工智能、交通工程及控制相关专业,硕士及以上学历,博士优先。
2. 实习时长不少于4个月,每周实习至少3天。
3. 熟悉交通、时空大数据,人工智能领域常见算法。
4. 熟练使用python,以及深度学习pytorch/tensorflow等框架。
5. 熟悉linux原理以及shell脚本语言。
6. 在智能交通、计算机、地理信息领域顶级期刊、会议发表过论文的优先。

工作职责


岗位描述:
我们正在寻找大模型时代对未来AI+智能交通算法研究充满热情的科研团队和优秀人才,和高德一起探索智能交通行业前沿算法。我们鼓励创新,鼓励发表论文和申请专利。研究成果会应用于高德智慧交通业务实战场景,推动技术进步和产品落地。
岗位职责:
1. 持续跟踪调研多模态大模型、端到端技术架构在智能交通领域应用的前沿技术。
2. 阅读并复现前沿学术论文,结合高德丰富的时空大数据提出创新性改进方案。
3. 对高德大规模时空轨迹数据进行挖掘分析,完成算法可行性调研、算法设计和测试等工作。
4. 与团队成员紧密合作,共同探讨算法和业务场景的结合点。
5. 撰写技术文档和研究报告,转化研究成果。
包括英文材料
学历+
大数据+
算法+
Python+
深度学习+
PyTorch+
TensorFlow+
Linux+
Bash+
脚本+
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此项目拟研究车路协同场景下的交通多模态感知大模型技术,通过将海量路测数据进行自动化处理和分析,并采用端到端以及数据驱动的技术架构去还原交通目标精确的三维信息以及分析各种复杂的交通场景,为交通管理者提供更准确和及时的决策支持,提高交通流量管理的效率。项目包含且不限于如下关键课题: 1)交通多模态预训练技术; 2)统一物理空间特征融合感知技术; 3)长时序特征融合感知技术; 4)道路空间状态预测大模型技术。

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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

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更新于 2025-08-19