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小米感知算法实习生

实习兼职地点:上海状态:招聘

任职要求


1. 具备一定的科研背景:在自动驾驶相关的感知算法(包括BEV感知,Lidar 3D Detection/Segmentation,Occupancy Network,EndToEnd, 多传感器融合,NerF,单目/多目深度估计,三维重建,LMM, AIGC大模型)中的一个或多个领域有过深入研究的经历;
2. 熟悉一个或多个深度学习框架,有tensorflow/pytorch的深度使用经验者优先;
3. 有过相关领域的会议论文发表(CVPRICCVECCV等等)或在相关领域的学术竞赛(ImageNet、COCO、Kitti、Waymo等等)中取得较好成绩者优先;
4. 相关领域有国内知名实验室、企业实习经历或发表相关论文、有算法编程竞赛/自动驾驶或机器人相关竞赛经历:如KITTI、nuScenes、Waymo、中国智能车未来挑战赛等优先;
5. 面对未知的领域和问题,有非常强的自学能力。

工作职责


1. 负责自动驾驶业务场景下的感知算法研发,调研跟进前沿算法,辅助业务落地,包括但不限于:
a)激光雷达3D多任务感知,如3D Object Detection,3D Semantic Segmentation, 3D Occupancy Flow Prediction, EndToEnd, World Model等;
b)BEV视觉感知和前融合算法,如BEVDet,BEVFusion,Occupancy Network等;
c)感知全链路研发,如跟踪,多传感器融合等;
2. 负责自动驾驶数据算法研发,助力数据自动化生产和4D真值构建,包括单不限于:
a) SLAM/SFM算法研发;
b) 基于Deep Learning的MonoDepth/Multi-View Stereo算法研发;
c)NerF相关算法研发;
d)大模型AIGC、LMM、NerF、3D Gaussian生成等技术研发;
3. 将相关结果总结沉淀,发表高水平论文 。
包括英文材料
自动驾驶+
算法+
大模型+
深度学习+
TensorFlow+
PyTorch+
CVPR+
ICCV+
ECCV+
相关职位

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实习

1. 机器人感知算法的数据处理,模型训练和优化; 2. 完善数据质量、模型性能评估体系,建立能够覆盖实际场景的评测系统; 3. 搭建自动化数据标注,数据生产闭环系统。

更新于 2025-07-01
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实习算法研究

1. 设计、开发和优化自动驾驶系统中的静态元素BEV感知算法(包括车道线检测、停止线、地面箭头、车位等元素); 2. 参与大规模自动驾驶数据集的处理及管理,进行数据前处理或模型后处理工作; 3. 配合产线相关标注工艺工作,标注工具改进等工作事项。

更新于 2025-06-04
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实习算法序列

1、参与工业机器人感知算法开发 2、协助工业机器人感知功能集成及调试 3、负责感知功能相关文档和专利编写

更新于 2025-08-12
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实习

负责自动驾驶泊车场景的视觉感知算法相关研发

更新于 2024-08-14