蚂蚁金服机器人算法测试实习生

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.协助产品负责人与UE/UI同学，进一步深化产品功能设计，设计游戏化的交互场景满足工程机械应用使用； 2.协助产品负责人撰写产品的需求文档、交互文档；并通过与研发人员沟通使自己的需求真实落地到业务场景中以解决客户的痛点； 3.协助产品负责人对视觉算法、控制算法等设计相应指标促成算法在产品项目上不断优化以满足产品的需要； 4.现场调试机器人，测试机器人，录制视频demo。

你会收获： 你可以开上真实的挖掘机； 你会飞无人机；你设计的产品会进一步提高蓝领工人的尊严和安全； 你会收获一群愿意为热爱而付出的伙伴。 岗位职责： 1.协助产品负责人与UE/UI同学设计游戏化的交互场景满足挖机/铲车师傅远程高效的开挖掘机/铲车； 2.协助产品负责人撰写产品的需求文档、交互文档；并通过与研发人员沟通使自己的需求真实落地到业务场景中以解决客户的痛点； 3.协助产品负责人对视觉算法、控制算法等设计相应指标促成算法在产品项目上不断优化以满足产品的需要； 4.现场调试机器人，测试机器人，录制视频demo。

【关于HR Star项目】 腾讯校招人力资源培训生在内部被称为“HR Star”，腾讯「HR STAR项目」始于2011年，致力于引入年轻的HR探索者， 并培养为具有敏锐的业务洞察力与用户思维的人力资源专家。 项目成立至今，已为腾讯培养了上百位人力资源中坚力量。 在腾讯，完善的三支柱人力资源管理发展体系将为“HR STAR”提供不同类型的岗位实践机会。 而腾讯六大事业群、丰富的业务线，会为HR STAR提供多样化的实战空间。 更有「HR STAR专属培养计划」助力每一位校招生能更快地实现职业化转身，更好更长远地成长与发展。 学历、学校、专业、HR实习经历等标签对我们来说通通不重要。 如果你有正向积极的心态、成就他人的意愿、强自驱的能力，并对HR有探索之心，欢迎投递！