理想汽车AI产品实习生-智能驾驶
任职要求
1.教育背景 计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业本科及以上学历，应届博士亦可; 工作经验，至少5年以上产品管理经验，有智能驾驶、人工智能产品经验者（LLM、VLM、VLM、E2E等）优先。 2.技能要求 具备扎实的产品管理知识和技能，包括需求分析、产品规划、项目管理等; 熟悉人工智能和智能驾驶相关技术，能够与技术团…
工作职责
1.智驾安全能力对齐&迭代牵引 负责将用户的智驾安全事故需求转化为模型能力的迭代需求，确保模型迭代方向符合用户需求； 与技术团队密切合作，探索模型的架构和数据可能性，提升模型上限； 2.数据价值管理&数据质量保障 制定智驾模型数据质量和体量的标准，确保数据能够满足模型能力要求； 建立和完善模型数据筛选标准，对输入模型的数据进行严格把关； 3.数据清洗规则制定 设计并实施模型数据清洗规则，提高数据的准确性和可用性； 与数据团队协作，监控数据清洗过程，确保数据质量符合模型训练要求； 4.能力评测管理&考题设计与验证 合理设计智驾模型能力验证的考题，确保能够全面评估模型的实际表现; 根据产品迭代和市场反馈，不断优化考题内容和形式; 5.评测方式迭代 负责设计和迭代影子评测方式，确保能够精准捕捉模型的优缺点; 支持仿真平台的迭代工作，为模型评测提供高效、准确的环境; 6.模型验收管理&实走查测试 组织和执行智驾模型能力的实走查测试工作，确保模型在实际场景中的可靠性; 收集和分析测试过程中的问题，尤其是涉及安全（如鸟蛋、千人体验）方面的问题; 7.问题闭环管理 建立问题反馈和解决机制，确保在模型验收过程中发现的问题能够得到及时处理; 跟踪问题解决情况，形成问题闭环，防止问题再次出现。
一、团队介绍 高德视觉技术中心为高德业务提供全面的核心视觉技术，是高德时空互联网领域重要的技术驱动力。我们专注于图像识别、点云识别、三维重建和传感器融合定位等领域， 我们致力于研究和开发业内领先的感知、SLAM、重建和多模态大模型等算法， 促科技创新，与生态共进，连接真实世界，做好一张活地图，让出行和生活更美好！ 通过视觉技术中心的春季实习生项目，高校学生通过此项目可以接触到高德真实的业务场景和海量时空大数据，在优秀的前辈与高德技术人交流学习中加速成长。我们希望更多优秀的高校同学加入我们，一起打造极致的算法和产品体验。 二、基本要求 面向预期于26、27届毕业的同学，可以连续实习至少三个月的同学优先。实习地点：北京，我们将提供有竞争力的实习薪酬和充足的训练资源。 三、算法实习生 职位描述 团队主要聚焦视觉、矢量地图、多模态大模型技术，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向： 1. 探索自动驾驶场景下的在线感知、建图、关联等前沿技术，包括但不限于矢量地图构建、矢量地图关联等； 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等；
一、团队介绍 高德视觉技术中心为高德业务提供全面的核心视觉技术，是高德时空互联网领域重要的技术驱动力。我们专注于图像识别、点云识别、三维重建和传感器融合定位等领域， 我们致力于研究和开发业内领先的感知、SLAM、重建和多模态大模型等算法， 促科技创新，与生态共进，连接真实世界，做好一张活地图，让出行和生活更美好！ 通过视觉技术中心的春季实习生项目，高校学生通过此项目可以接触到高德真实的业务场景和海量时空大数据，在优秀的前辈与高德技术人交流学习中加速成长。我们希望更多优秀的高校同学加入我们，一起打造极致的算法和产品体验。 二、基本要求 面向预期于26、27届毕业的同学，可以连续实习至少三个月的同学优先。实习地点：北京，我们将提供有竞争力的实习薪酬和充足的训练资源。 三、算法实习生 职位描述 团队主要聚焦视觉、矢量地图、多模态大模型技术，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向： 1. 探索自动驾驶场景下的在线感知、建图、关联等前沿技术，包括但不限于矢量地图构建、矢量地图关联等； 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等；
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：字节跳动ByteDance Research专注于人工智能领域的前沿技术研究，涵盖了机器人研究、机器学习公平性、量子化学、AI 制药、分子动力学等多技术研究领域，同时致力于将研究成果落地，为公司现有的产品和业务提供核心技术支持和服务。 1、负责机器人系统方向业务相关开发工作； 2、参与机器人整机通信系统开发； 3、负责传感器接入、优化以及整机性能优化工作。
1.针对自动驾驶能力与业务需求，协助识别产品与研发迭代过程中的关键问题，参与定义、设计并推动相应的产品方案落地。 2.协同算法、工程、运营等多方资源，助力自动驾驶技术能力在实际业务场景中持续提升。 3.参与自动配送/自动驾驶产品规模化扩展所需产品能力的梳理与沉淀。