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哈啰感知算法实习生(OCC方向)-【自动驾驶】

实习兼职技术地点:上海状态:招聘

任职要求


1.硕士在读,计算机、自动化、电子工程、车辆工程或相关专业;
2.掌握基本数据结构算法;
3. 熟悉深度学习、机器学习基本原理,熟悉pytorch,熟悉模型训练流程;
4. 了解bev、occ相关算法
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工作职责


1.负责行、泊车功能下GOD检测算法开发;
2.负责Lidar或视觉OCC模型的训练和优化。
包括英文材料
数据结构+
算法+
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实习技术

1、负责自动驾驶系统中BEV(鸟瞰图)感知算法的研发与落地,包括但不限于2D/3D目标检测、语义分割、深度估计、OCC、车道线检测等任务; 2、基于视觉、激光雷达(LiDAR)或融合传感器数据,设计并优化BEV特征表示与感知模型,提升复杂场景下的环境理解能力; 3、研究并实现BEV感知算法的轻量化部署(如模型压缩、加速推理),满足车端实时性与算力约束; 4、跟踪学术前沿(如OCC、NeRF、Diffusion模型),推动算法创新并应用于实际业务场景。

更新于 2025-09-08上海
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实习无人车业务部

负责自动驾驶系统中,感知功能模块的算法研发和工程优化,包括但不限于感知统一模型、检测、OCC、跟踪和意图、E2E模型等方向。

更新于 2025-10-17北京
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实习算法序列

3D视觉方向【base地:上海/北京/南京】 1、负责面向端到端驾驶环境感知前沿算法的研发工作,包括不限于目标检测、语义分割、目标跟踪,深度估计,重建、世界模型等; 2、负责面向端到端自动驾驶多传感器(包括不限于视觉/Lidar/Radar)融合感知算法的探索与研发; 3、负责研究自动驾驶场景中端到端感知任务的模型的优化; 4、负责计算机视觉领域前沿技术中网络模型分析和研究工作;

更新于 2025-11-28北京|南京|上海
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实习算法序列

1、负责基于 Occupancy / OccFlow / 3D 场景理解的感知模型研发,包括: Occupancy Network(静态/动态)、OccFlow 时空场建模 3D 表征学习(voxel / BEV / GS) 3D foundation models & 多模态融合(LiDAR / Camera / Radar) 2、设计和训练大规模 3D 场景模型:负责数据构建、模型结构设计、并行训练等; 3、跟踪 3D 表征、BEV、OccFlow、NeRF、3D/4D GS 等领域的最新研究成果,并推动在业务中的快速验证与落地;

更新于 2025-11-17南京|上海