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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;…
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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+
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实习IDG

-负责设计和研发感知车端模型/云端大模型所需数据的自动标注算法,提升离线算法标注的质量和推理效率 -负责设计和研发感知车端模型/云端大模型所需数据的半自动标注算法,提升人机交互标注的质量和效率 -标注任务包括但不限于:点云检测/识别/分割、图像检测/识别/分割等 -配合上下游完成其它方向工作内容

更新于 2024-04-28北京
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实习

1、负责数据驱动的云端大模型算法研发和优化,研发场景与标签的生成式算法技术,探索视觉/点云基座大模型的前沿算法与应用,包括但不限于depth/semantic/flow等方向 2、基于海量量产数据,研发无监督/自监督算法,持续探索大模型的语义理解能力和空间感知能力;

更新于 2025-06-03武汉
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实习

1. 探索自动驾驶领域感知模型算法的研究和优化,持续探索感知模型的时空表征、感知能力; 2. 探索自动驾驶领域端到端模型、多模态大模型、强化学习等前沿技术算法的研发和优化;

更新于 2025-06-11北京
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实习

1. 参与自动驾驶、机器人方向,研发前沿多模态语言大模型(VLM,VLA)相关算法,发表国际顶级论文。 2.参与多模态理解&3D生成式(3DGS,NeRF,VGGT)等算法、LLM/VLM/AIGC等方向的前沿技术,重点关注生成式、大语言模型和多模态模型Evaluation/SFT/Agent/数据合成技术等相关方向。 3. 参与WorldModel,空间智能,End2End,VLA等方向的研究。

更新于 2025-06-11北京