阿里巴巴AI应用开发实习生
任职要求
1、本科及以上学历,数学、信息安全、网络安全、计算机、软件、人工智能、通信等相关专业; 2、熟练掌握C/C++,计算机基础扎实,有较好的工程实现能力; 3、…
工作职责
【职位描述】 在这里,你将参与淘宝图片、视频、直播等丰富的内容业务场景,为用户的内容创作、消费体验提供更多的创意和能力; 在这里,你将与算法同学深度合作,进行算法和推理系统的联合深度优化,为各类算法模型在淘天的产品中应用提供有力的支撑; 在这里,你将会跟踪前沿技术(如模型量化),深度探索性能优化与工程效率的提升方案。 【职位职责】 包括但不限于: 设计和实现机器学习系统所需要的大规模分布式计算系统; 设计高性能的推理系统与高利用量的弹性资源调度系统; 在机器学习系统的前沿领域参与应用驱动的研究; 收集理解淘天AI的需求并转化为技术系统设计。
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)
职责描述: 1、 对OTA领域用户行为和兴趣偏好建模 2、 根据业务需求,参与业务分析、特征构建、模型建立、算法实现等过程,并逐步迭代算法效果 3、 负责机器学习、深度学习等前沿问题的探索和研究,结合实际应用场景,协助支持解决方案
1、负责数据建模以及数据仓库应用产品的设计和开发; 2、负责数据仓库ETL流程的优化及解决ETL相关技术问题; 3、数据仓库和业务数据集市建设; 4、业务模型抽象、数据模型设计开发。